Калининградский инновационный центр
« Т Е Х Н О Ц Е Н О З »

В.И. ГНАТЮК

ЗАКОН ОПТИМАЛЬНОГО
ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ
Монография
2-е издание,
переработанное и дополненное

Калининград 2014

ББК 65.441
Г 65
УДК 140.8;141.2+62:1;681.51+620.9:001.891.57;621.311
Рецензенты:

И.А. Пфаненштиль, доктор философских наук, профессор
В.И. Пантелеев, доктор технических наук, профессор

Г 65

Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов:
Монография / В.И. Гнатюк. – 2-е изд., перераб. и доп. –
Калининград: Изд-во КИЦ «Техноценоз», 2014. – 518 с. –
Постоянный адрес книги в сети: http://gnatukvi.ru/ind.html.
ISBN 978-5-9902800-4-5

В достаточно полной форме рассматриваются философские и математические основания, а также методологическое содержание и прикладные следствия закона оптимального построения техноценозов. Дается современное
определение техники и технической реальности в онтологическом ряду реальностей: «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Показывается ключевое эволюционное значение информации. Вводится критериальная система, на основе которой делается вывод о том, что техническая реальность в настоящее время является высшей формой организации материи окружающего мира. Излагается методология рангового анализа как важнейшего инструмента исследования, управления и оптимизации больших технических систем техноценологического типа, базирующегося на трех основаниях: технократическом подходе к окружающей реальности как элементе третьей научной
картине мира; понятии техноценоза; негауссовой математической статистике
устойчивых безгранично делимых гиперболических распределений.
Формулируется закон оптимального построения техноценозов как прямое
следствие применения начал термодинамики к объектам техноценологического
типа. Дается математическое обоснование закона, а также следующая из него
критериально-алгоритмическая система. Как прикладное следствие закона оптимального построения техноценозов обосновывается теоретически и раскрывается содержательно методика оптимального управления электропотреблением на системном уровне, включающая стандартные процедуры рангового
анализа: интервальное оценивание, прогнозирование, нормирование и потенширование. Вводятся понятия тонких процедур управления электропотреблением: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на
этапе прогнозирования), ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа
(на этапе потенширования). Раскрывается методология динамического моделирования и оптимизации процессов электропотребления.
Рекомендуется руководителям, осуществляющим управление крупными
инфраструктурными объектами, а также исследователям, работающим в области оптимального построения больших систем, теории эффективности, техноценологических методов анализа, энергоснабжения и энергосбережения.

ISBN 978-5-9902800-4-5
© КИЦ «Техноценоз», 2014
© Гнатюк В.И., 2014

В.И. Гнатюк, 2014

Содержание

СОДЕРЖАНИЕ
БЛАГОДАРНОСТИ ……………………………………………………………
ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………….……….
1. ФИЛОСОФСКИЕ ОСНОВАНИЯ ТЕХНОЦЕНОЛОГИЧЕСКОГО
ПОДХОДА ………....….…………………………………………….……….
1.1. История становления понятия техники …………………….…………….
1.2. Современное осмысление техники …………………….…………………
1.3. Техническая реальность в окружающем мире …………………………...
1.4. Гипертехническая реальность и гиперценоз …………......………………
1.5. Нравственность в техноценологическом контексте …………....………..
1.6. Техноэволюция и технический прогресс …………......…………………..
1.7. Фундаментальные основы изучения техноценоза ……………………….
1.8. Оптимальное управление техноценозом …………………………………
2. МЕТОДОЛОГИЯ РАНГОВОГО АНАЛИЗА ………….…………………...
2.1. Общее содержание рангового анализа ……………………………………
2.2. Построение ранговых и видовых распределений ...……………………...
2.3. Оптимизационные процедуры рангового анализа …….…………………
2.4. Тонкие процедуры рангового анализа ……………………………………
3. КРИТЕРИАЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ЗАКОНА
ОПТИМАЛЬНОГО ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ ………………….
3.1. Теоретические основы оптимизации техноценозов …………….……….
3.2. Алгоритмы номенклатурной и параметрической оптимизации .………..
3.3. Критерии оптимизации техноценоза ...…………………………………...
3.4. Параметрическое нормирование в техноценозе …………………………
4. ЗАКОН ОПТИМАЛЬНОГО ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ В
РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ …………………….……….
4.1. Методика оптимального управления электропотреблением ……………
4.2. Моделирование процесса электропотребления ………………………….
4.3. Эффективность и потенциал энергосбережения ………………..……….
4.4. Оценка адекватности моделирования …………………………………….
4.5. GZ-анализ и прогнозирование электропотребления …………………….
4.6. ASR-анализ и нормирование электропотребления ………………………
5. УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ МЕТОДАМИ ZP-АНАЛИЗА
5.1. Потенширование электропотребления …………………………………...
5.2. ZP-анализ техноценоза …………………………………………………….
5.3. Эффективность управления электропотреблением ……………………...
5.4. ZP-планирование в техноценозе …………………………………………..
Перспективы развития теории: Управление электропотреблением на
основе трансформированных ранговых распределений …………………......
Обсуждение ключевого понятия исследований: Об электропотреблении …
ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ……………………………………………………...
ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ ………………………………………..
ПРИЛОЖЕНИЕ …………………………………………………………………
ОБ АВТОРЕ МОНОГРАФИИ …………………………………………………

–3–

4
5
15
15
40
51
62
83
102
113
129
143
143
155
164
177
195
195
209
217
235
247
247
266
274
286
297
313
334
334
343
353
360
375
398
414
437
464
507
518

В.И. Гнатюк, 2014

Благодарности

Моим дорогим внучке Ноа и внуку Нево
эта книга с надеждой посвящается
БЛАГОДАРНОСТИ
Первые слова благодарности считаю необходимым высказать своим
учителям, которыми в разные годы были: Ю.Н. Скачков, А.Г. Качалов,
В.В. Наумов, Ю.П. Турчин, В.М. Ищук, В.И. Городнов, В.В. Князев, Н.А.
Горсткин, В.З. Ильченко, В.И. Лексин, А.А. Смирнов, В.В. Усенко, П.В.
Янкаускас, В.А. Сорокин, В.И. Беженаров, Г.В. Прокошин, Ю.А. Шевелев,
И.А. Хурс, Е.С. Колибернов, Н.Ф. Федотов, И.С. Поляков, Б.Н. Юрков,
В.В. Жуков, В.Н. Федорин, Н.Г. Дашков, В.А. Кривилев, В.Д. Пилюгин,
Е.Я. Рощупкин, В.П. Герасименя, В.Ф. Волынский, Б.В. Пустынин.
При написании ряда параграфов монографии автором в той или иной
степени использованы результаты исследований, выполнявшихся в разные
годы совместно с учениками. Пользуясь случаем, за многолетнюю плодотворную совместную работу хочется выразить искреннюю благодарность
талантливым ученым: С.В. Барабанову (параметрическое нормирование),
А.Е. Северину (методика оптимального управления электропотреблением),
С.Н. Гринкевичу (динамическое моделирование электропотребления), Д.В.
Луценко (прогнозирование электропотребления и GZ-анализ), П.Ю.
Дюндику (интервальное оценивание и дифлекс-анализ), А.М. Дубовику
(параметрический синтез), О.Р. Кивчуну (комплексирование процедур рангового анализа), А.А. Шейнину (нормирование электропотребления и
ASR-анализ), С.А. Дорофееву (потенширование электропотребления и ZPанализ), В.С. Олейнику (параметрический анализ), А.В. Докучаеву (прогнозирование электропотребления на бифуркационном этапе).
Существенную помощь в трудных вопросах внедрения результатов
исследований нам постоянно оказывали талантливые менеджеры и ученые
Ю.В. Саломохин, И.Н. Крюков, А.А. Смирнов, М.Б. Урюпин, В.А. Иванов,
А.А. Меркулов, В.Н. Васильев, В.Ю. Рядинский, П.П. Гриценко.
Большое значение для автора имело творческое влияние крупных
ученых, внесших наибольший вклад в техноценологическую теорию. Это:
М.В. Арапов, М.И. Божков, Р.В. Гурина, Б.В. Жилин, Ю.П. Зубюк, А.С.
Исаев, Ю.К. Крылов, А.Н. Кузьминов, О.Е. Лагуткин, Г.М. Лебедев, А.П.
Левич, В.К. Лозенко, Ю.В. Матюнина, С.В. Мейен, И.И. Надтока, А.С.
Некрасов, В.В. Никитаев, Ю.К. Орлов, М.Г. Ошурков, В.И. Пантелеев,
А.И. Половинкин, М.Х. Попов, В.В. Прокопчик, В.М. Розин, В.А. Седнев,
А.В. Седов, Б.А. Трубников, В.В. Фуфаев, С.Д. Хайтун, С.А. Цырук, Ю.В.
Чайковский, С.В. Чебанов, Т.М. Чупак, Б.С. Шорников, Ю.А. Шрейдер,
Ю.Л. Щапова, В.А. Щуров, А.Ю. Южанников, Э.Г. Яблонский, А.Е. Якимов. Особую благодарность автор выражает своему учителю Б.И. Кудрину.

–4–

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

Спускаться, таким образом, до
ходячих понятий, без сомнения,
очень даже похвально, если перед
этим мы поднялись до принципов
чистого разума и получили при
этом полное удовлетворение…
И. Кант
ВВЕДЕНИЕ
Человек создает техническую реальность, что для большинства очевидно. Однако есть другой, далеко не очевидный вопрос: а управляет ли
человек в полном смысле слова плодами рук своих? Есть ли на современном предприятии хоть один менеджер, который может ответить на данный
вопрос утвердительно? Скорее всего – нет. Большинство скажет, что
наоборот, это технические изделия, технологические процессы и окружающая инфраструктура в основном «управляют» людьми, работающими на
предприятии. Директора, заместители, руководители цехов и служб зачастую воспринимают происходящие вокруг них процессы как трудно
управляемую и трудно прогнозируемую стихию, а управленческие решения принимают интуитивно, руководствуясь личным опытом и советами
подчиненных. Отсюда масса промахов и ошибок, создающих опасность
техногенных катастроф, снижающих эффективность производства и делающих предприятия неконкурентоспособными. Для эффективного управления современным промышленным предприятием всем руководителям от
начальника смены до генерального директора надо овладевать и внедрять
новую методологию, основанную на техноценологических подходах. Это
позволит корректно в режиме реального времени обрабатывать поступающую информацию, постоянно видеть свое предприятие как целостную систему и быстро принимать адекватные управленческие решения.
Примерно со второй половины XX века ученые и практики стали замечать, что традиционные методы расчета, проектирования и прогнозирования технических систем, основанные на классической математической
статистике, не всегда дают корректные результаты. Так, построенное промышленное предприятие может потреблять электроэнергии в два и более
раз меньше, чем было рассчитано на стадии проектирования. Огромная
электростанция десятки лет остается загруженной лишь на 20 – 30 %, а
большой город в зимнюю стужу может в одночасье лишиться теплоснабжения. В чем причина подобных ошибок, приводящих к техногенным катастрофам, а также неэффективному расходованию миллиардов долларов?
Видеть проблему только в нерадивости проектировщиков и управленцев
было бы в корне неверным. Причина глубже. Дело в том, что мы зачастую

–5–

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

пытаемся в процессе создания и управления большими техническими системами типа крупное предприятие, город, регион применять методологию, предназначенную только для отдельных технических изделий.
Предлагаемая книга посвящена философскому осмыслению, математическому описанию и практическому приложению нового и малоизученного понятия – техноценоза. По сути, данный материал позволит читателю
соприкоснуться с передовыми рубежами современной науки, изучающей
технику, техническую реальность и техноэволюцию.
С методологической точки зрения наша монография в значительной
степени посвящена всестороннему обоснованию техноценологического
подхода. Усилия многих авторов, связанные с новым онтологическим
осмыслением техники и технической реальности, позволили разработать
совокупность научных методов, относящихся к третьей научной картине
мира и объединенных общими принципами, сводимыми к универсалии,
называемой техноценологическим подходом. В основе данного подхода
лежит способ решения разнообразных задач, базирующийся на понятии
техноценоза, теории безгранично делимых гиперболических распределений и методологической системе рангового анализа. Пожалуй, в настоящее
время уже можно смело говорить о сложившемся в процессе становления
нескольких поколений ученых стиле научного мышления, основанном на
техноценологическом подходе. Этот особый стиль предполагает: вопервых, решительный отказ от антропоцентризма в осмыслении техники;
во-вторых, умение правильно выделять в окружающей технической реальности специфические организованные системы, называемые техноценозами; в-третьих, владение особым математическим аппаратом безгранично
делимых гиперболических распределений; наконец, в-четвертых, умение
на практике применять универсальную методологию рангового анализа
для решения задач оптимального построения техноценозов.
Теперь еще об одном важном и тонком вопросе. Кому принадлежит
приоритет в разработке основ техноценологического подхода? Следует
отметить, что в последние десятилетия в ряде публикаций прямо или косвенно ставилась под сомнение господствующая точка зрения на то, кто
первым ввел понятие «техноценоз». Понятно, что это имеет принципиальное значение, т.к. данное понятие было ключевым в процессе становления
техноценологического подхода (что очевидно как семантически, так и содержательно). В этом вопросе мы придерживаемся господствующей точки
зрения и решительно отметаем все необоснованные притязания. Для нас,
как и для большинства ученых, очевидно, что единоличным автором,
впервые обосновавшим и сделавшим достоянием научной общественности
понятие «техноценоз», является наш учитель профессор Б.И. Кудрин. Фактически произошло это еще в период его работы над кандидатской диссертацией, которая была успешно защищена в 1973 г. в Томском политехническом институте. На наш взгляд, к моменту защиты докторской диссерта-

–6–

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

ции (Московский энергетический институт, 1981 г.) Б.И. Кудриным были
сформулированы все основные исходные положения техноценологического подхода. В связи с этим ничего, кроме удивления и недоумения, у нас не
могут вызывать следующие два факта. Первый – это вышедшая в 1984 г. в
издательстве «Наука» (и широко растиражированная в Интернете) книга
В.И. Варшавского и Д.А. Поспелова «Оркестр играет без дирижера: Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении
ими». В этой, в общем-то, интересной, оригинальной и полезной книге
широко эксплуатируется термин «техноценоз», но при этом, во-первых,
данное понятие никак философски не обосновывается и, во-вторых, нет ни
одной ссылки на работы Б.И. Кудрина. Второй факт связан с недавно вышедшей в издательстве «ЛИБРОКОМ», на наш взгляд, замечательной книгой Л.Г. Бадалян и В.Ф. Криворотова «История. Кризисы. Перспективы:
Новый взгляд на прошлое и будущее». Данная работа, благодаря крупному
ученому профессору Г.Г. Малинецкому, получила широкую известность.
Издательство рекламирует книгу как бестселлер, а Г.Г. Малинецкий неоднократно заявлял, что исследования американских авторов Л.Г. Бадалян и
В.Ф. Криворотова основаны на концепции техноценоза, однако в самой
книге мы также не находим никаких ссылок на работы Б.И. Кудрина. Безусловно, мы далеки от мысли хоть как-либо бросать тень на этих уважаемых авторов, однако, ни о каком приоритете на понятие «техноценоз» ни в
первой, ни во второй книге речи быть не может.
Есть у этого щепетильного вопроса и другая важная сторона. В двух
упомянутых книгах имеется множество ссылок на различных авторов. Мы
не смогли найти и прочитать ни одной написанной до Б.И. Кудрина работы, в которой бы вводилось понятие «техноценоз». Однако, признавая
ограниченность своих возможностей, мы допускаем, что кто-то до Б.И.
Кудрина все же произносил или даже писал слово «техноценоз» (быть может, это были Н.П. Рашевский, К.М. Завадский или даже С. Батлер). Однако, еще со времен Сократа, Платона и Аристотеля приоритет авторства
научного понятия закрепляется не за тем, кто его первым произнес, а за
тем, кто его всесторонне философски обосновал и математически описал,
кто создал научную школу, посвятил данному понятию десятки книг и
сотни статей, кто провел обширный цикл международных научных конференций, прочитал множество лекций, а также в течение десятилетий упорно внедрял его в научный оборот, общественное сознание и инженерную
практику. И если вести речь о таких базовых понятиях, как «техноценоз» и
«техноценологический подход», то приоритет однозначно принадлежит
Б.И. Кудрину. Здесь нет и уже никогда не будет иных трактовок.
Настоящая монография, которую мы рассматриваем как продолжение идей Б.И. Кудрина, рождалась на основе обобщения ряда наших книг,
вышедших за последние пятнадцать лет и, в той или иной степени, посвященных философскому осмыслению и математическому описанию техни-

–7–

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

ки, технической реальности и техноценологического подхода. Это: «Техноценологический подход к оптимизации системы электроснабжения
войск» (1996), «Моделирование и оптимизация в электроснабжении войск»
(1997), «Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика»
(1999), «Лекции о технике, техноценозах и техноэволюции» (1999), «Ранговый анализ и энергосбережение» (2003), «Закон оптимального построения техноценозов» (2005), «Оптимальное управление электропотреблением регионального электротехнического комплекса» (2006), «Прогнозирование электропотребления регионального электротехнического комплекса
на инерционном этапе развития» (2009), «Философские основания техноценологического подхода» (2010), «Прогнозирование электропотребления
на основе GZ-анализа» (2010), «Нормирование электропотребления объектов регионального электротехнического комплекса с использованием предельного алгоритма» (2012), «Нормирование электропотребления регионального электротехнического комплекса» (2012), «Потенциал энергосбережения регионального электротехнического комплекса» (2013).
В свое время неоспоримым вкладом в философию и методологию
явилось открытие Б.И. Кудриным свойства устойчивости структуры крупных предприятий по составу оборудования и параметрам расхода ресурсов, которое привело к осознанию ключевого понятия «техноценоз». В
своих работах мы неизменно ставили целью всесторонний дополнительный анализ, подтверждающий, что техноценоз является онтологически
значимой сущностью, определяющей специфику технической реальности.
Однако в книге «Закон оптимального построения техноценозов» впервые
на основе всестороннего анализа техники и технической реальности, а
также эволюции окружающего мира в онтологическом ряду «неживая –
биологическая – техническая» была разработана классификация реальностей и спрогнозирован процесс возникновения реальности гипертехнической. Следует отметить, что в настоящей работе ставятся существенно более сложные задачи. Во-первых, нам предстоит переосмыслить классификацию реальностей, гораздо подробнее охарактеризовать реальность гипертехническую, оценить роль информации в эволюционном процессе и на
основе этого рассмотреть предпосылки возникновения и основные свойства гиперценозов как единичных функционалов гипертехнической реальности, а также источник эволюционного процесса и его цель. Кроме того,
на основе осмысления роли человека в глобальном эволюционном процессе мы рассмотрим проблему нравственности в техноценологическом контексте, проанализируем объект и сущность нравственного нормирования,
дадим определение техноэтики и сформулируем ее основные нормы.
Еще одним достижением Б.И. Кудрина является закон информационного отбора, а также логически вытекающие из него законы и закономерности техноэволюции, позволившие, в совокупности с математическим
аппаратом гиперболических Н-распределений в видовой, ранговидовой и

–8–

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

ранговой по параметру формах, построить стройную систему третьей (ценологической) научной картины мира. Существенное дополнение исследования Б.И. Кудрина получили в многочисленных работах двух его учеников: профессоров Б.В. Жилина и В.В. Фуфаева, каждый из которых возглавляет научную школу. Исследования Б.В. Жилина и Новомосковской
научной школы направлены на развитие методологии рангового анализа
техноценозов. Б.В. Жилиным на основе энтропийного подхода предложена
оригинальная математическая модель формирования структуры систем
техноценологического типа, основанная на понятии «идеальной гиперболы», которая позволила выявить соотношение между известными типами
Н-распределения, а также определить область применения нормального и
Н-распределения в пространстве параметров разнообразия структуры. Исследования В.В. Фуфаева и его учеников посвящены разработке теоретических основ динамики гиперболических негауссовых Н-распределений
для описания коэволюции популяций и эволюции ценоза в целом, а также
моделированию ценологических рядов простых чисел как универсального
механизма порождения оптимальных Н-распределений техноценозов.
Большой интерес также представляет разработанная В.В. Фуфаевым концепция мегаценоза как системы предприятий выделенной макроэкономической территориально-административной единицы.
Наши монографии «Оптимальное построение техноценозов. Теория
и практика» и «Закон оптимального построения техноценозов», интегрируя достижения многих ученых, развивали идеи третьей научной картины
мира и были посвящены математическому обоснованию и практическому
приложению рангового анализа как метода решения задач в рамках техноценологического подхода. Основным их содержанием являлось подробное
изложение критериально-алгоритмической системы и примеров использования на практике впервые сформулированного нами в 1995 г. закона оптимального построения техноценозов. Однако, как представляется, математическому описанию закона было уделено, все же, недостаточное внимание. Поэтому в данной работе одной из основных задач мы видим глубокий анализ и существенное дополнение уравнений закона оптимального
построения техноценозов, введение в них переменной времени и, тем самым, учет динамики развития техноценозов. При этом уравнения приобретают законченную, фундаментальную дифференциальную форму.
Следует отметить, что работа над монографией во многом опиралась
на достижения руководимой нами Калининградской научной школы, которая зародилась 15 лет назад. Деятельность школы посвящена философскому обоснованию, математическому описанию и практическому приложению закона оптимального построения техноценозов. В прикладном плане
ее работа в основном сосредоточена на решении двух задач: 1) разработка
основанной на процедурах номенклатурной и параметрической оптимизации техноценозов методологии долгосрочной научно-технической полити-

–9–

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

ки, минимизирующей затраты на техническое обеспечение функционирования номенклатурных рядов техники в рамках отраслей национальной
экономики и региональных комплексов; 2) теоретическое обоснование, а
также практическое внедрение методологии оптимального управления
электропотреблением крупных инфраструктурных объектов (регионов, городов, муниципальных образований, крупных предприятий, организаций,
районов нефтедобычи, группировок войск и т.д.).
С 2000 г. нашей научной школой активно разрабатывается теория
оптимального управления электропотреблением региональных электротехнических комплексов, которая позволяет в процессе энергосбережения
задействовать ранее не использовавшийся новый уровень оперативного и
структурного управления. Как прикладное следствие закона оптимального
построения техноценозов нами совместно с учениками в настоящее время
обосновывается теоретически и раскрывается содержательно методология
оптимального управления электропотреблением на системном уровне,
включающая этапы предварительной статистической обработки информации по электропотреблению, аппроксимации ранговых параметрических
распределений, интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования. Впервые теоретически обосновывается этап интервального оценивания, опирающийся на особые свойства ципфовых распределений и позволяющий выявить объекты, аномально потребляющие
электроэнергию. Вводятся понятия тонких процедур рангового анализа:
дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на
этапе прогнозирования), ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZPанализа (на этапе потенширования). По-новому трактуются понятия системного потенциала энергосбережения, динамического моделирования
процесса электропотребления, а также критерия эффективности управления электропотреблением. Материал многолетних исследований опубликован в десяти монографиях и учебнике, однако, к настоящему времени
возникла настоятельная потребность в его обобщении.
Предлагаемая книга является вторым, переработанным и дополненным изданием получившей достаточно широкое распространение вышедшей почти десять лет назад нашей монографии «Закон оптимального построения техноценозов». В первой главе дается современное определение
техники и технической реальности в онтологическом ряду реальностей:
«неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Подробно
рассматриваются вопросы нравственности в техноценологическом контексте, дается понятие техноэтики. Показывается ключевое эволюционное
значение информации как объективно существующей и закрепленной на
определенном материальном носителе формализованной прескриптивной
системы воспроизводства реальностей. Вводится критериальная система,
на основе которой делается вывод о том, что техническая реальность в
настоящее время является высшей формой организации материи окружа-

– 10 –

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

ющего мира. Констатируя общее направление развития Вселенной от неживой реальности к биологической и далее – технической, в самых общих
чертах оговаривается далекое будущее технической реальности, при этом
вводится понятие реальности, следующей после технической. Она названа
гипертехнической. Формальная логика развития реальностей окружающего мира позволяет предположить, что ее будет характеризовать появление
высших материальных форм, состоящих из совокупности ценозов и называемых гиперценозами. По сравнению с первым изданием в этой части
книга дополнена пятью принципиально новыми параграфами.
Во второй главе излагается содержание рангового анализа как метода исследования больших технических систем (техноценозов), имеющего
целью их статистический анализ, а также оптимизацию и полагающего в
качестве основного критерия форму видовых и ранговых распределений.
При этом ранговый анализ рассматривается как важнейший инструмент
техноценологического метода управления большими техническими системами определенного класса, базирующийся на трех основаниях: технократическом подходе к окружающей реальности как третьей научной картине
мира; понятии техноценоза; негауссовой математической статистике
устойчивых безгранично делимых распределений. Материал главы дополнен очень важным параграфом, посвященным всестороннему обоснованию, так называемых, тонких процедур рангового анализа.
Третья глава занимает в книге, во всех смыслах, центральное место.
В ней обосновываются критерии и алгоритмы номенклатурной и параметрической оптимизации. Подробно формулируется закон оптимального построения техноценозов, который гласит, что в любом техноценозе неотвратимо действуют первое и второе начала термодинамики – законы сохранения энергии и возрастания энтропии замкнутых систем. Последние
определяют условия, первое из которых констатирует неизменность совокупного параметрического ресурса техноценоза в данный фиксированный
момент времени, а второе – принцип максимизации энтропии техноценоза,
естественно развивающегося в направлении оптимального (гомеостатического, наиболее устойчивого, наилучшего) состояния. Закон сохранения
энергии задает параметрическую связанность техноценоза, заключающуюся в том, что совокупный параметрический ресурс техноценоза исчерпывается только в том случае, если рассмотрен весь континуум как видообразующих, так и функциональных параметров, а любое изменение видообразующих параметров применяемых в техноценозе технических изделий
неизбежно сопряжено с равнозначным изменением функциональных параметров, имеющих смысл затрат как на производство изделий, так и на их
эксплуатацию в инфраструктуре. Закон возрастания энтропии определяет,
что оптимальным является техноценоз, который, при наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется равномерным распределением
совокупного параметрического ресурса по популяциям всех видов техни-

– 11 –

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

ки. При этом наращивание количества видов в техноценозе строго ограничено условием равенства совокупного параметрического ресурса, выделенного, с одной стороны, на первый, а с другой – на последний виды.
Начала термодинамики задают в техноценозе свертываемость континуума
ранговых параметрических распределений особей к ранговому видовому
распределению техноценоза в целом, задающую механизм оптимизации
(оптимального управления), включающий процедуры номенклатурной и
параметрической оптимизации (при самодостаточности каждой из них, будучи реализованных по отдельности). Условия законов сохранения энергии и возрастания энтропии на практике создают ситуацию, когда максимальная дисимметрия распределения совокупного параметрического ресурса по особям сочетается с максимальной равномерностью его распределения по популяциям видов техники, что создает наиболее благоприятные (с точки зрения соотношения «полезный эффект – затраты») минимаксные условия функционирования техноценоза. Максимальная дисимметрия распределения видообразующих параметров между особями техноценоза за счет наибольшего возможного функционального разнообразия
позволяет добиваться максимального положительного эффекта в процессе
функционирования техноценоза (состояние «-макс»). В свою очередь максимальная равномерность распределения параметрических ресурсов между
популяциями видов техники за счет предельно допустимой унификации
обеспечивает минимальные затраты на техническое обслуживание, ремонт,
подготовку кадров, снабжение запасными частями (состояние «мини-»).
Тем самым закон оптимального построения техноценозов задает органичное соотношение между количественными и качественными показателями
технических изделий, составляющих номенклатуру, между крупным и
мелким, дорогостоящим и дешевым, уникальным и унифицированным.
Условия теоретически оптимального состояния техноценоза в любой момент времени представляют собой систему интегро-дифференциальных
уравнений, математически описывающих упомянутые выше законы термодинамики в понятиях техноценологического подхода. Дается принципиально новое математическое обоснование закона, а также логически вытекающая из него критериально-алгоритмическая система. Помимо прочего,
по сравнению с предыдущим изданием книги, глава дополнена параграфом, посвященным параметрическому нормированию в техноценозе.
В четвертой главе, как пример оптимального управления техноценозом, обосновывается теоретически и раскрывается содержательно методика оптимального управления электропотреблением на системном уровне,
включающая стандартные процедуры рангового анализа: интервальное
оценивание, прогнозирование, нормирование и потенширование. Вводятся
понятия тонких процедур управления электропотреблением: дифлексанализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования), ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа (на

– 12 –

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

этапе потенширования). Далее раскрывается методология динамического
моделирования и оптимизации процессов электропотребления, опирающаяся на уравнения закона оптимального построения техноценозов. Завершается глава оценкой адекватности и кратким описанием практической реализации методологии на примере реально существующего техноценоза.
Материал главы увеличен более чем в два раза и дополнен тремя важными
параграфами, посвященными оценке адекватности моделирования, GZ- и
ASR-анализу электропотребления. Все процедуры оптимального управления электропотреблением теоретически обоснованы и описаны с максимальной степенью общности, что делает их применимыми к управлению
другими видами ресурсов техноценоза.
В монографию также включена принципиально новая – пятая глава,
состоящая из пяти параграфов и посвященная управлению электропотреблением методами потенширования и ZP-анализа. Именно этот материал в
настоящее время рассматривается нами как наиболее перспективный и
определяющий магистральное направление развития научной школы на
обозримую перспективу. Показывается, что одной из ключевых процедур
оптимального управления техноценозом является процедура потенширования, которая составляет предмет исследования в настоящей главе и заключается в определении потенциала энергосбережения, на величину которого на данном временном интервале может быть сокращено электропотребление техноценоза без ущерба его нормальному функционированию.
В соответствии с введенным определением, потенциал энергосбережения –
полученная на расчетную глубину времени абсолютная разница между
электропотреблением техноценоза без реализации энергосберегающих
процедур, с одной стороны, и электропотреблением, соответствующим
нижней границе переменного доверительного интервала, с другой. В качестве тонкого дополнения к стандартной процедуре потенширования предлагается ZP-анализ, под которым понимается тонкая процедура управления электропотреблением, осуществляемая на этапе потенширования с целью разработки ZP-плана энергосбережения техноценоза. В основе ZPанализа лежит методика оценки Z-потенциала, причем в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального оценивания после ZP-нормирования.
ZP-планирование предусматривает для каждого объекта на каждом временном интервале управляющие воздействия, поставленные в зависимость
от дифлекс-параметров. Важным элементом ZP-анализа является мониторинг результативности энергосбережения, который осуществляется с помощью показателя конверсии, показывающего, насколько адекватно премиальные средства, вложенные в объект на предыдущем этапе функционирования, конвертировались в реальное снижение электропотребления на
последующем этапе. Показано, что по мере накопления практического

– 13 –

В.И. Гнатюк, 2014

Введение

опыта потенширования и ZP-анализа, возможна постановка вопроса об использовании в процессе ZP-нормирования удельных показателей энергоэффективности лучших мировых образцов. Это потребует введение понятия Z3-потенциала, под которым понимается потенциал энергосбережения, получаемый после процедуры ZP-нормирования, основанного на соотнесении имеющихся данных с лучшими мировыми показателями.
Следует отметить, что из второго издания книги исключен материал,
посвященный реализации методики оптимального управления электропотреблением в пакете Mathcad. Сделано это по двум причинам: во-первых, к
настоящему времени данный материал многократно опубликован, в том
числе и в учебнике с нашим участием «Моделирование систем» (2009); вовторых, привязка исследовательских расчетно-графических модулей методики к одному пакету прикладного программного обеспечения нашей
научной школой уже давно признана нецелесообразной.
Список литературы содержит обширный перечень монографий,
учебников, сборников, отчетов и статей, актуальных адресов в Интернет,
имеющих отношение к техноценологическим исследованиям и опубликованных в последние десятилетия. В качестве приложения методического
характера приводится учебная план-программа по дисциплине «Ранговый
анализ: философия, методология, практика». Основной курс дисциплины
ориентирован на повышение квалификации руководителей региональных
и муниципальных органов власти, начальников и топменеджеров организаций, директоров, главных инженеров, ведущих специалистов и руководителей подразделений предприятий. Методологическое содержание дисциплины может представить интерес для научных сотрудников, аспирантов и магистрантов вузов и НИУ. Отдельные разделы и материалы дисциплины могут быть полезны для слушателей и студентов. Очевидно, что
настоящая монография выступает в качестве основного источника информации для данной дисциплины. Особое внимание хочется обратить на
терминологический словарь, имеющий отношение к содержанию монографии (в настоящее время насчитывает свыше 500 статей).
Наша книга рекомендуется практикам-руководителям, осуществляющим управление крупными предприятиями, организациями, городами и
регионами, а также исследователям, работающим в области оптимального
построения больших систем, теории эффективности, техноценологических
методов анализа и синтеза, электроснабжения и энергосбережения. Монография может быть использована докторантами, аспирантами, адъюнктами, соискателями и магистрантами, а также студентами при изучении следующих дисциплин: Электроснабжение, Энергосбережение, Системный
анализ, Информатика, Информационные технологии, Физика, Математика,
Методы оптимизации, Теория эффективности, Моделирование систем,
Концепции современного естествознания, Философия.

– 14 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

1. ФИЛОСОФСКИЕ ОСНОВАНИЯ
ТЕХНОЦЕНОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА
1.1. История становления понятия техники
Традиционно считается, что одним из наименее разработанных и,
одновременно, одним из наиболее востребованных в последние десятилетия разделов философии является философия техники. На наш взгляд,
трудности здесь в основном связаны с длительным, неоднозначным и тяжелым процессом определения дисциплинарного предмета, другими словами, – становления собственно понятия техники. Причем эти трудности в
разные периоды имели различный характер. В античности на заре зарождения философии как науки техника осталась обделенной вниманием по
двум основным причинам. Во-первых, потому что технические изделия того времени не были еще определяющими в жизни человека, взгляд мыслителей просто не задерживался на них. Во-вторых, техника была связана с
искусством ремесленника («технэ»), что считалось второстепенным, недостойным внимания истинного философа, по сравнению со знанием причин
явлений («эпистеме»). Так, по Аристотелю, наука может быть лишь в сфере размышления, а не в сфере чувственного опыта, где всегда находится
техника в ее более позднем понимании. Во многом эта традиция была унаследована мыслителями и в Средние века вплоть до промышленной революции XVIII – XIX веков. Здесь техника начала занимать в общественном
сознании все большее место как неоспоримое средство социальноэкономического прогресса и повышения уровня жизни большинства людей. Одновременно пришло понимание диалектического единства науки и
техники. Однако осознание техники как некоторой объективной сущности,
равнозначной неживому и живому стало приходить (причем далеко не повсеместно и однозначно) лишь в середине XX века. А только подобное
осознание, в конечном итоге, и позволяет определить технику в качестве
предмета одного из значимых разделов философии.
Будем исходить из того, что философия техники – исследование первопричин техники. При этом понятие «причины» понимается максимально
обще по Аристотелю: «Всякое рассудочное познание, или такое, в котором
рассудок играет [хоть] какую-нибудь роль, имеет своим предметом различные причины и начала, указываемые иногда с большею, иногда с
меньшею точностью». Рождение философии техники как дисциплины часто связывают с появлением книги И. Бералюна «Руководство по технологии или познание ремесел, фабрик и мануфактур» (1777). Однако считается, что основоположником философии техники все же является немецкий
ученый Эрнст Капп, написавший знаменитый трактат «Основы философии
техники» («Grundlinien einer Philosophie der Technik», 1877). Возникнове-

– 15 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

ние философии техники связывают с двумя взаимосвязанными тенденциями, первая из которых представляет собой попытку технариев философски
осмыслить предмет своего каждодневного инженерного творчества, а вторая – попытку гуманитариев интегрировать в область философской рефлексии столь очевидно значимый результат человеческой деятельности,
как техника. Следует выделить особый немногочисленный слой технариев
и гуманитариев, делающих попытки осмысления техники как самостоятельной онтологической сущности, равнозначной неживому и живому, и в
этом смысле – по-настоящему заниматься исследованием первопричин
техники, т.е. тем, что мы и назвали философией техники.
Как представляется, можно выделить четыре основных этапа становления понятия техники: 1) «технэ» – искусство ремесленника; 2) техника –
продолжение органов чувств человека; 3) техника – результат производящего добывания человеком признаков вещей, которые необходимы и полезны ему; 4) техника – результат объективного процесса всеобщего творческого преобразования неживой, биологической и технической реальностей, сопровождающийся рождением новых признаков, полезных вообще,
эволюционно. Таким образом, в процессе становления понятия техники,
так или иначе, эксплуатировались две ключевых идеи: первая – в основе
техники лежит органопроекция (создание техники не есть создание принципиально нового, но раскрытие естественных возможностей организма);
вторая – техника знаменует путь к новым горизонтам бытия (является субстанциальной основой технической реальности, самоцельной, онтологически равной реальностям неживой и биологической).
Перечислим мыслителей прошлого (философов, гуманитариев и технариев), внесших на различных этапах наибольший вклад в становление
понятия техники: Аристотель (384 – 322 до н.э.), Э. Юр (1778 – 1857),
Э. Капп (1808 – 1896), М. Эйт (1836 – 1906), А. Эспинас (1844 – 1922),
П.К. Энгельмейер (1855 – 1939), А. Дюбуа-Реймон (1860 – 1922), Э. Чиммер (1873 – 1940), Н.А. Бердяев (1874 – 1948), Ф. Дессауэр (1881 – 1963),
Х. Ортега-и-Гассет (1883 – 1955), К. Ясперс (1883 – 1969), М. Хайдеггер
(1889 – 1976), Л. Мамфорд (1895 – 1990), Ж. Эллюль (1912 – 1994).
В зарубежной литературе весьма плодотворно по данной проблеме
писали такие авторы, как: Х. Бек, Р. Дарендорф, Г. Йонас, М. Кастельс,
Т. Кун, X. Ленк, Г. Маркузе, К. Митчем, К. Поппер, И.Р. Пригожин,
X. Сколимовски, Э. Тоффлер, Ю. Хабермас, А. Хунинг, О. Шпенглер и др.
Следует отметить и отечественных авторов, внесших существенный вклад
в осмысление понятия техники. Это: Р.Ф. Абдеев, И.Ю. Алексеева, А.В.
Ахутин, Н.Г. Багдасарьян, М.М. Бахтин, В.И. Белозерцев, А.Г. Ваганов,
В.Г. Горохов, В.Е. Давидович, Б.И. Иванов, В.А. Кайдалов, Б.И. Козлов,
П.В. Копнин, И.А. Майзель, И.А. Негодаев, А.С. Панарин, А.И. Половинкин, А.И. Ракитов, Е.Я. Режабек, В.М. Розин, М.А. Розов, А.Г. Спиркин,
B.C. Степин, В.В. Чешев, Е.А. Шаповалов, М.Л. Шубас и др.

– 16 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

Хотелось бы также подчеркнуть ряд принципиальных идей нашего
учителя Б.И. Кудрина, существенно повлиявших на современное осмысление техники, из которых важнейшими являются: свойство устойчивости
структуры крупных предприятий по составу оборудования и параметрам
расхода ресурсов; закон информационного отбора, а также логически вытекающие из него законы и закономерности техноэволюции; свойство
общности ценозов любой природы, составляющее основу технетики –
науки о технической реальности; математический аппарат гиперболических Н-распределений в видовой, ранговидовой и ранговой по параметру
формах; третья (ценологическая) научная картина мира. Существенное дополнение идеи Б.И. Кудрина получили в работах его учеников: Б.В. Жилина, О.Е. Лагуткина, Ю.В. Матюниной, М.Г. Ошуркова, В.В. Прокопчика,
В.В. Фуфаева и др., а также ряда крупных ученых: Р.В. Гуриной,
Ю.К. Крылова, В.К. Лозенко, И.И. Надтоки, Ю.К. Орлова, М.Х. Попова,
Б.А. Трубникова, С.Д. Хайтуна, Ю.В. Чайковского, С.А. Цырука, С.В. Чебанова, Ю.А. Шрейдера, Ю.Л. Щаповой, А.Ю. Южанникова и др.
Рассмотрим процесс становления понятия техники более подробно и
начнем с первого, антично-средневекового, этапа, когда осмысление материальных плодов деятельности человека (артефактов), по сути, ограничивалось понятием «технэ». В работах Аристотеля и многих других философов (в т.ч. и средневековых) собственно техника настолько ассоциировалась с «искусством ремесленника» («технэ»), что просто не попадала в область, откуда мыслители черпали «знания причин явлений» («эпистеме»).
Кроме того, в антично-средневековый период была распространена одна
принципиальная методологическая ошибка, которую необходимо разобрать подробней. В трактате «Никомахова этика» Аристотель проводит
различие между «технэ» и «эпистеме», при этом в качестве критерия используется понимание, что и как они выводят из потаенности. «Технэ» –
вид «истинствования», оно раскрывает то, что не само себя производит,
еще не существует в наличии, а потому может выйти и выглядеть и так, и
иначе. Искусство – «начало в ином», природа – «начало в себе»: человек
рождается от другого человека, статуя не рождается от другой статуи.
Что для нас здесь представляется наиболее важным? Во-первых, по
Аристотелю «технэ» раскрывает то, что еще не существует в наличии. Это,
конечно же, ошибка, т.к. техника воспроизводится по заранее существующему плану (в современном понимании – технологии). Технология выступает в виде информации, под которой мы понимаем объективно существующую и закрепленную на определенном материальном носителе формализованную прескриптивную систему воспроизводства реальностей.
При этом, прескриптивная понимается как предписываемая, обязательная,
априорно установленная, но не за счет какой-либо субъективной воли, а
объективно, как результат предшествующей естественной эволюции. Если
вспомнить, что техника возникла вместе с самим человеком, то, конечно,

– 17 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

может возникнуть вопрос относительно материального носителя информации в тот период развития человечества, когда документов (конструкторско-технологической документации) в нынешнем виде просто не было.
Очевидно, что на преддокументальном этапе развития, технология существовала, будучи «записанной» в памяти людей, которые, совершенствуя
технические изделия, передавали ее из поколения в поколение (человеческий мозг – тоже материальный носитель информации).
Во-вторых, признав ошибочным аристотелевский тезис о том, что
«технэ» раскрывает то, что «еще не существует в наличии», мы должны
пойти дальше и признать ошибочным тезис о том, что «технэ» раскрывает
то, что «может выйти и выглядеть и так, и иначе». Любое современное
техническое изделие выпускается предприятием только в том случае, если
оно строго соответствует параметрам, которые записаны в конструкторско-технологической документации. Отклонения допускаются лишь в узких границах гауссовых доверительных интервалов, которые, в свою очередь, также нормируются и оговариваются в той же документации. Все,
что выходит за границы, вообще не признается техническим изделием соответствующего вида, определяется как брак и подвергается элиминации
на той или иной стадии с объективной необходимостью закона. Безусловно, изменение параметров выпускаемых технических изделий, время от
времени, все же происходит, однако делается это только для того, чтобы
привести их в соответствие новым требованиям, по каким-либо причинам
выдвигаемым (как правило) другими же техническими изделиями. В любом случае, изменения параметров вступают в силу только после того, как
они будут соответствующим образом утверждены, а также внесены в конструкторско-технологическую документацию. Очевидно, во времена Аристотеля не существовало конструкторско-технологической документации
на технические изделия в ее нынешнем виде, однако это представляется не
столь важным, т.к. всегда (с момента возникновения техники) существовала информация о технических изделиях, на основе которой они изготавливались. В противном случае развитие (в более глубоком смысле – эволюция) техники было бы просто невозможно.
В-третьих, считать статую техническим изделием можно лишь при
определенных условиях, о которых у Аристотеля (как и вообще в античносредневековой философии) ничего не говорится. В настоящее время мы
понимаем, что основным атрибутом технического изделия выступает конструкторско-технологическая документация, на основе которой данное изделие тиражируется (своего рода, технический генотип). Если говорить о
современности, то из всех статуй, которые мы можем увидеть вокруг себя,
к техническим изделиям относятся только те, которые выпускаются промышленностью на основе определенной документации. Те же статуи, которые выполнены в единственном экземпляре скульпторами и экспонируются в музеях или находятся в частных коллекциях, к технике не имеют

– 18 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

никакого отношения, это произведения искусства. Можно привести множество примеров, когда на основе внешнего облика какой-либо скульптуры (как произведения искусства) выпускается серия статуэток фабричного
изготовления (как технических изделий, на которые обязательно где-то
имеется конструкторско-технологическая документация). Так о какой же
скульптуре говорит Аристотель? Очевидно, у него не было средств (да и
потребности) для различения между скульптурой как произведением искусства, и скульптурой как техническим изделием. Безусловно, мы помним, что в античной философии существовали два различных понятия:
«пойесис» и «технэ». Однако, у Платона в «Пире» мы находим: «Пойесис
есть все, что причиняет переход из не-сущего в сущее», следовательно,
«технэ» может выступать лишь как часть «пойесиса», сужая и конкретизируя предметную область, на которую направлено то самое «причинение»,
являющееся общим и главным для обоих рассматриваемых понятий.
В-четвертых, слова Аристотеля о том, что искусство – «начало в
ином», природа – «начало, в себе», показывают, что наиболее глубокие
(категориальные) различия в то время усматривались в бытии техники относительно бытия биологической природы. Интересно, что аналогичную
мысль Аристотель высказывает неоднократно, в частности, в «Физике» он
пишет: «…человек рождается от человека, но не ложе от ложа – потому-то
и говорят, что не внешняя фигура [morphe] ложа есть природа, а дерево,
ибо если ложе и прорастет, то возникнет не ложе, а дерево. Но если это,
т.е. созданная человеком внешняя фигура, есть искусство, то форма порождающих друг друга предметов – природа: ведь от человека рождается
человек». Однако ныне мы можем говорить, что завод-автомат порождает
таки автоматы. Другой вопрос, что в осмыслении бытия техники надо переходить на другой уровень и говорить уже о технических системах. В
этом смысле нельзя сравнивать дерево, порождающее другое дерево, с ложем, т.к. ложе – это аналог лишь одной клетки древесной ткани, а уж она,
конечно же, существуя отдельно, породить дерево не сможет. Дерево – это
функционально законченная биологическая система. Если проводить аналогию, то дерево необходимо сравнивать также с функционально законченной технической системой, причем соответствующего уровня. Естественно, Аристотелю подобная системная неточность простительна, т.к. в
те времена ни о каких технических системах речь идти не могла.
Таким образом, античное «технэ» проецируется скорее в нынешнее
понятие техники как искусства, умения что-то делать, нежели в понятие
техники как субстанциальной основы некоторой объективной реальности.
Другими словами, в антично-средревековой философии вообще не существовало понимания специфических атрибутов техники, с одной стороны,
четко позиционирующих ее среди всего, что называется расплывчатым
понятием «артефакт», а с другой – выводящих на уровень объективно существующей онтологически значимой сущности.

– 19 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

Теперь перейдем ко второму, классическому, этапу становления понятия техники, когда она рассматривалась исключительно как продолжение органов чувств человека. Родоначальником концепции органопроекции техники принято считать немецкого ученого Эрнста Каппа, который, в
этом смысле, фактически выступает в качестве последователя идеи Протагора, провозгласившего человека как меры всех вещей. В своей философии
техники, которая, по сути, явилась продолжением его же философии географии, Капп формулирует идею органопроекции, в которой орудия и
оружие рассматриваются как различные виды продолжения человеческих
органов. Следует отметить, что подобные мысли ранее уже высказывались
многими учеными (от Аристотеля до Р. Эмерсона), однако именно Капп
впервые посвятил данной теме целую книгу «Основы философии техники»
(«Grundlinien einer Philosophie der Technik»), вышедшую в 1877 году.
Как представляется, идейно философии техники Каппа предшествует
натуральная философия Нового времени, в которой законы механики используются для объяснения всего окружающего мира, являющегося, по
словам Джорджа Беркли, лишь «мощной машиной». Английский ученый
Роберт Бойль («человек, возродивший механическую философию»), продолжая атомизм Демокрита, в своем труде «Механические качества»
(«Mechanical Qualities», 1675), исходя из принципов механики, пытается
объяснить буквально все: взаимодействие, холод, тепло, магнетизм, окисление и т.д. Почти в то же время Исаак Ньютон в своем труде «Математические начала натуральной философии» («Philosophiae naturalis principia
mathematica», 1687) пишет, что понятие «механика» лишь ошибочно замыкали на изделия человеческих рук. Он же использует его для объяснения
«сил природы и дедуцирования движения планет, комет, луны и моря».
Полагают, что в определенной степени к натуральной философии тяготел и Гегель, который полагал, что в отличие от орудия труда, косной
вещи, формально применяемой в деятельности, машина – самостоятельное
орудие, которым человек обманывает природу, заставляя ее работать на
себя. Правда, далее он делает вывод, что обман мстит обманщику, низводя
фабричного рабочего до крайней степени тупости. Примерно в том же духе мыслил и современник Гегеля шотландский инженер Эндрю Юр, вводя
понятие «философия производства». Позже это понятие позволило Юру,
расширительно толкуя идеи Адама Смита и Чарльза Бэббиджа, изложить
общие принципы «производственной индустрии, использующей самодействующие машины». Примечательно, что некоторые видят в этих идеях
источник операциональных исследований, теории систем и кибернетики.
Вобрав в себя механистические взгляды, онтологически уравнивая
природу и технику, вводя понятие «природной души», Капп, тем не менее,
в основном сосредотачивается на идее органопроекции техники. Он пишет: «... возникающее между орудиями и органами человека внутреннее
отношение, и мы должны это выявить и подчеркнуть, хотя и является ско-

– 20 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

рее бессознательным открытием, чем сознательным изобретением, заключается в том, что в орудии человек систематически воспроизводит себя самого. И, раз контролирующим фактором является человеческий орган, полезность и силу которого необходимо увеличить, то собственная форма
орудия должна исходить из формы этого органа».
Как представляется, современное осмысление философии техники
Каппа порождает ряд серьезных возражений. Во-первых, не смотря на то,
что у него даже в наше время имеется множество последователей, практический опыт развития техники конца XIX – начала XXI веков полностью
опровергает основной принцип капповской философии – органопроекцию.
Современные ученые и инженеры в своей проектировочной деятельности
уже на девяносто девять процентов забыли об органах человека. Думается,
действительно помнят о них лишь узкие специалисты, разрабатывающие
медицинские инструменты, спортивный инвентарь да протезы. Причем
смотрят на человека они не как на источник творческих идей, а как на
формальный объект применения своих технических решений. Есть, конечно, такая наука, как биомеханика человека, но она, скорее, имеет отношение не к технике, а к анатомии и медицине. В настоящее время мы вынуждены признать, что подавляющее большинство проектируемых и выпускаемых технических изделий не имеет никакого отношения к непосредственным человеческим потребностям, а нацелены на «удовлетворение потребностей» все тех же технических систем. Фактически сейчас, находя
вокруг сравнительно редкие примеры, когда технические изделия еще
можно, так или иначе, принять за проекцию органов человека, мы вынуждены считать это скорее исключением, нежели правилом.
Во-вторых, как это ни удивительно звучит, в философии Каппа нет
достаточно корректных оснований для объяснения самого факта возникновения техники. На первый взгляд, именно на примере простейших орудий
труда легче всего проследить принцип органопроекции (кулак – молоток,
ладонь – лопата, ногти – нож и т.п.). Однако, это только на первый взгляд.
Существенные трудности возникают при попытке рассмотреть с этой точки зрения сам момент зарождения техники. С точки зрения Каппа техника
есть проекция, отображение вовне внутреннего мира человека, объективирование его представлений, части самого себя. Следовательно, мы вынуждены признать, что для того, чтобы обладать способностью к органопроекции, уже надо быть человеком. И здесь встает ключевой вопрос о том, что
первично, человек или техника. На наш взгляд – техника.
Большеголовая безволосая обезьяна 3 – 3,5 млн. лет назад, ударив
одним камнем о другой, изготовила острое рубило (создала техническое
изделие). Более двух миллионов лет понадобилось для того, чтобы обезьяна (превращающаяся в питекантропа) осознала, что это рубило можно не
выбрасывать, а сохранить, использовать или передать своему сородичу и,
что важнее, с помощью каких-то знаков можно передать свое знание (тех-

– 21 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

нологию изготовления) другой обезьяне. Могла ли обладать обезьяна способностью разумного существа к органопроекции? На наш взгляд, нет, т.к.
для этого ей необходимо было бы обладать следующими способностями:
1) осознавать себя, свой внутренний мир; 2) проецировать свой внутренний мир на окружающую реальность; 3) анализировать результаты проекции, выбирать лучшие варианты; 4) осуществлять обратную проекцию и на
основе исследования плодов рук своих познавать себя. Всем, что перечислено выше, могут обладать только полноценно разумные существа, а мы
заявляем, что техника возникла тогда, когда человек как биологическое разумное существо еще не был сформирован.
В-третьих, концепция органопроекции Каппа весьма быстро изживает себя при попытках применить ее к организованным техническим системам. И дело здесь, конечно же, не только и не столько в поверхностной
критике конкретных (на наш взгляд, зачастую просто нелепых) примеров
вроде телеграфа, паровой машины, локомотива или железных дорог. Капповская философия не содержит в себе никаких методологических основ
для ответа на главный вопрос, почему большие слабосвязанные технические системы (крупное предприятие или организация, регион, город, аграрная инфраструктура, район нефтедобычи, корпорация, сеть магазинов,
группировка войск и т.п.) в процессе длительной эволюции спонтанно
формируются именно таким образом, что распределение в них технических изделий по видам или параметрам всегда соответствует некоторым
инвариантам, достаточно хорошо описываемым началами термодинамики.
Другими словами, Капп вообще оперирует не тем системным уровнем, который является центральным, определяющим в технике, он просто не видит его (не говоря уже об онтологическом выделении).
В-четвертых, что касается обратной стороны органопроекции – поисков в технике источников познания человеком самого себя («акта обратного перенесения отображения из внешнего мира во внутренний»), то некоторые усматривают здесь лишь некие формальные основы для познания
принципов инженерного творчества и изобретательства. И то, лишь тогда,
когда это касается отдельных технических изделий. На наш взгляд, современная техника своими организованными системами настолько вышла за
рамки объектов, по своему системному уровню соответствующих человеку
как отдельному социально-биологическому организму, что ни о каком
«обратном перенесении» речи уже быть не может.
В-пятых, не меньшие сложности возникают в попытках осмысления
с помощью капповского подхода такого явления, как техноэволюция, под
которой мы понимаем приводящий к иерархии форм и сущностей, обеспечивающей векторизованную направленность на усложнение, процесс развития техники, сопровождающийся количественными и качественными
изменениями и реализующийся в результате взаимодействия двух противоположных тенденций, одна из которых ведет к получению новых, а дру-

– 22 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

гая – к закреплению существующих эволюционно полезных признаков
технических изделий. Дело в том, что техноэволюция – это, прежде всего,
эволюция информации о технических изделиях, которая может осуществляться исключительно путем наращивания параметров, имеющих смысл
полезного эффекта. Однако, в соответствии с первым началом термодинамики (в применении к техническим системам), любое наращивание параметров, имеющих смысл полезного эффекта, неотвратимо сопровождается
адекватным ростом параметров, имеющих смысл затрат. Например, для
того, чтобы сделать более острым рубило, надо его тщательней и чаще обрабатывать, а для того, чтобы кардинально улучшить параметры топора,
надо научиться выплавлять металл. Учитывая, что на самых ранних стадиях своей эволюции человек развивался в условиях естественного отбора по
чисто биологическим законам, получение любого нового конкурентного
преимущества, происходившее за счет наращивания параметров технического изделия, всегда было компенсировано адекватными трудностями,
возникающими вследствие наращивания затрат.
Учитывая отсутствие полноценной разумности у человека в тот период, можно заключить, что векторизованная направленность на усложнение технических изделий могла возникнуть только в технических системах, когда одно изделие (производитель новых признаков) совершенствуется для обеспечения наращивания параметров другого изделия (потребителя данных новых признаков) под воздействием двух формирующих тенденций. Первая – стремление потребителя индивидуализировать потребление – является открытой сверху, т.е. не создает качественных ограничений
для получения новых полезных признаков (все ограничения количественные). Вторая – стремление производителя унифицировать производство –
закрыта снизу, т.к. нет никаких предпосылок для уменьшения достигнутых
функциональных параметров у созданных ранее технических изделий. При
этом понятие «стремление» приобретает предельно объективный смысл
таксиса, соответствия системе требований к параметрам.
Очевидно, что принципы органопроекции Каппа не содержат в себе
существенного гносеологического потенциала для осмысления такого феномена, как техноэволюция. В начальный момент зарождения техники у
человекоподобной обезьяны просто нечего было проецировать в окружающий мир, да и не могла она это делать. Позже, когда человек приобрел
разумность, простая проекция его внутреннего мира во внешний уже была
не так уж и нужна, т.к. наращивание параметров технических изделий в
значительной мере было нацелено на обеспечение другой техники. Причем, доля изделий, являющихся непосредственной проекцией внутреннего
мира человека, в общем количестве технических изделий быстро убывала.
В настоящее же время, если человек что и проецирует в окружающем мире, так это параметры одного технического изделия на параметры другого.

– 23 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

Если он что и познает в процессе обратной проекции, так это параметры
второго изделия для перенесения их на параметры третьего.
Прежде чем перейти к третьему этапу становления понятия техники,
следует перечислить ряд выдающихся ученых, философов и инженеров,
многие из которых по своим воззрениям, скорее, относятся к первому –
второму этапам, однако с точки зрения хронологии мы должны их отнести
к переходному этапу (между вторым и третьим).
Русский инженер-механик и философ Петр Климентьевич Энгельмейер провозглашал технику как инструмент прогресса. В своем труде
«Философия техники» (1912 – 1913) он пишет: «Слово «техника» мы здесь
употребляем и будем употреблять в самом широком смысле, а именно
означаем им все человеческие знания, направленные на практические цели, также все умения». И далее: «Вся совокупность этих знаний и умений,
т.е. техника, имеет целью увеличивать производительность человеческого
труда». Налицо понимание техники в духе аристотелевского «технэ». С
другой стороны, несколько раньше в книге «Технический итог XIX-го века» (1898) Энгельмейер пишет о технике следующее: «Своими приспособлениями она усилила наш слух, зрение, силу и ловкость, она сокращает
расстояние и время и вообще увеличивает производительность труда...
Техника покорила нам пространство и время, материю и силу и сама служит той силой, которая неудержимо гонит вперед колесо прогресса». Здесь
уже мы прослеживаем близость позиций Энгельмейера и Каппа.
Современники Энгельмейера талантливые инженеры и публицисты
Макс Эйт и Алар Дюбуа-Реймон посвящают свои исследования техническому творчеству, всесторонне анализируя этапы зарождения, развития и
применения изобретения. Оба ученых рассматривают общее в инженерной
и гуманитарной деятельности, идентифицируют феномен вдохновения,
прослеживают различие между психическим событием, лежащим в основе
изобретательства, и его результатом – техническим изделием. Эйт, кроме
того, выступает и как талантливый писатель, в многочисленных произведениях которого отражается деятельность инженера, ярко и образно показывается радость и трагизм людей, посвятивших всю свою жизнь созданию огромных технических сооружений. На наш взгляд, Эйт и ДюбуаРеймон продолжают и детально разрабатывают получившую свое начало
еще в античности тему о соотношении понятий «эпистеме», «пойесис» и
«технэ», при этом, существенно расширяя звучание «технэ» и делая упор
на общем в этих трех фундаментальных понятиях.
Начиная с 1890 года, в различных философских журналах выходит
ряд блестящих работ Альфреда Эспинаса, в которых он отстаивал идею
сакрального происхождения техники. Позже, объединяя вышедшие ранее
труды, Эспинас публикует книгу «Возникновение технологии» (1898), в
которой подробно обсуждает понятие технологии, делает попытки выделения исторических доминант, намечает контуры будущего учения о по-

– 24 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

лезных искусствах, и в конечном итоге, формулирует некоторую «общую
праксеологию» (свод законов человеческой практики). Как представляется,
основным достижением Эспинаса является его попытка осмысления техноэволюции. Вводя понятия статической морфологии и динамической физиологии технологии, а также их эволюционной комбинации, он подчеркивает, что ни одно изобретение не может родиться в пустоте; человек
может усовершенствовать свой способ действия, только видоизменяя
средства, которыми он уже предварительно обладал. Очевидно, что Эспинас делает существенный шаг от Аристотеля с его «технэ», которое всегда
есть «то, что не само себя производит, еще не существует в наличии», и
Каппа с его утверждением, «что в орудии человек систематически воспроизводит себя самого». Эспинас вплотную подходит к пониманию того, что
основной формой техники выступают не отдельные изделия, а более сложные эволюционирующие системы, формирующиеся за счет слабых связей.
Он уже начинает ощущать истинную роль человека в технических системах, делает попытки осмысления динамических тенденций, лежащих в основе техноэволюции. Однако Эспинас пока не видит фундаментальной роли информации и информационного отбора в техноэволюции. Дело в том,
что человек совершенствует способ действия, видоизменяя не средства,
которыми он уже предварительно обладал (по Эспинасу), а информацию о
технических изделиях (конструкторско-технологическую документацию),
которая существовала до него. Все это не позволяет Эспинасу правильно
выделить эволюционирующие технические системы, а также показать онтологическую суть техноэволюции.
Немецкий инженер-химик Эберхард Чиммер, вслед за Каппом и Энгельмейером, также использует понятие «философия техники» в своей одноименной книге, которая вышла в 1913 году (переиздана, по общему
мнению, с ухудшением содержания в 30-х годах). В своем труде в модном
тогда духе немецкого неогегельянства Чиммер интерпретирует технику
как «материальную свободу» и, тем самым, защищает против ее культурной критики. Мы полагаем, что идеи Чиммера имеют гораздо большее
значение для осмысления понятия свободы, нежели техники. Свобода при
этом дополняется новым смыслом и объективируется. Однако в настоящее
время примитивная интерпретация техники как «материальной свободы»
представляется, по меньшей мере, весьма спорной. Очевидно, что техника
оказывает на свободу человека совсем неоднозначное воздействие. С одной стороны, часть технических изделий действительно «освобождают»
человека, если его рассматривать лишь во взаимодействии с неживой и
биологической реальностями. И, по всей видимости, именно эта сторона,
прежде всего, бросилась в глаза Чиммеру, а вместе с ним и ряду других
ученых (в т.ч. и ныне живущих). Но современный человек в значительной
степени существует не в неживой и биологической реальностях, а среди
проникших повсеместно технических систем, которые в значительной сте-

– 25 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

пени ограничивают свободу, предопределяют поведение человека. Здесь
снова проявляется непонимание принципиального различия между техническими изделиями и большими техническими системами. Что же касается
понятия свободы, то для человека, по сути, «обитающего» в технических
системах, она, скорее, приобретает смысл, который вкладывали в нее Фома
Аквинский и Кант, нежели Платон и Аристотель.
Существенное влияние на решение социологических и культурологических проблем оказали работы американского философа, культуролога
и историка техники Льюиса Мамфорда «Техника и цивилизация» (1934),
«Культура городов» (1938), «Города в истории» (1961), «Техника и природа человека» (1986) и «Миф машины» (1992). По его мнению «мегамашины», в качестве которых представляются «иерархические цивилизации»,
сводят людей к «стандартизированным и взаимозаменяемым компонентам». По Мамфорду техника, превращаясь в активный субъект реальности,
трансформирует человека по своему образу и подобию. Кроме того, Мамфорд вводит, на наш взгляд, несколько наивную периодизацию истории
техники, в которой выделяются следующие этапы: эотехнический («гармония техники и природы»), палеотехнический («техника порабощает человека и природу») и неотехнический («техника поворачивается лицом к
человеку»). Основным недостатком философии Мамфорда является то, что
он считает технику лишь субъектом реальности, что не позволяет ему увидеть движущие силы и объективную роль техноэволюции.
Весьма важные мысли о технике звучат в книге русского религиозного философа Николая Александровича Бердяева «Человек и машина»
(1933). Понимая ключевое значение техники в судьбе человека, он пишет:
«… единственной сильной верой современного цивилизованного человека
остается вера в технику…». Бердяев существенно продвигается по сравнению со многими, когда говорит о технике, как о новой реальности, поставив ее в один ряд с неорганической и органической реальностями. Примечательно, что значительное число философов даже в наши дни умудряются
оставаться в этом вопросе, по сути, на позиции, впервые сформулированной учеником Фалеса Милетского Анаксимандром, выделившим в окружающем мире лишь «мертвое» и «живое» бытие. Рассматривая «техносистему» как «новую ступень действительности», Бердяев пишет замечательные слова: «Различные элементы техносистемы не имеют общего
управления, действуют отчасти в конкуренции, а отчасти – в кооперации
друг с другом. Ими руководят не столько конкретные личности, сколько с
трудом опознаваемые анонимные и безличные управляющие силы». Налицо попытка осмысления техники на принципиально новом системном
уровне как некоей, в значительной степени независимой от человека, техносферы. Однако глубокого анализа данной проблемы в трудах Бердяева,
по вполне понятным причинам, мы не находим.

– 26 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

Знаменитый испанский философ Хосе Ортега-и-Гассет в своей широко известной книге «Восстание масс» («Rebelion de las Masas», 1929)
рассматривает технику как реализацию человека. В частности, он пишет:
«Жизнь идет с помощью техники, но не от техники. Техника сама по себе
не может ни питаться, ни дышать, она – не causa sui (то есть причина самой себя), но лишь полезный, практический осадок бесполезных и непрактичных занятий». Что же касается роли человека, то у Ортеги мы находим
следующие слова: «В наши дни, имея в своем распоряжении общий метод
создания технических средств для реализации любого запроектированного
идеала, люди, кажется, утратили всякую способность желать ту или иную
цель и стремиться к ней». Для нас очевидно, что в своей философии Ортега не рассматривает технику как объективную реальность, существующую
вокруг человека, и тем самым, остается на позициях Каппа. Вторая цитата
о том, что люди утратили всякую способность желать ту или иную цель,
свидетельствует, что в его философии нет глубокого анализа роли человека в технике. Человек, конечно же, в своей проектировочной деятельности
вовсе не утратил способности желать цели вообще, это технические системы, объективируясь, выросли и вышли из области непосредственных человеческих интересов, стали трансцендентными для него. К середине XX века, по сути, на глазах у Ортеги, техника превратилась из имманентных для
инженера-проектировщика технических изделий в трансцендентные саморегулирующиеся большие технические системы, где человек выступает
лишь в роли одного из элементов системы управления. Находясь в подобной ситуации, желает ли человек что-либо, сам по себе, или не желает, но в
качестве целей он вынужден выбирать только те, которые соответствуют
вектору эволюции технической системы, и стремиться только к тому, что
объективно предписано его функциональными обязанностями. Следует,
конечно, отметить, что это распространяется только на область профессиональной деятельности человека, у которого имеется также значительное
количество целей, связанных с досугом. Правда, в распоряжении той части
технической реальности, которая в данный момент времени обеспечивает
досуг одних людей, имеется масса других людей, которые обеспечивают
функционирование «досуговых» технических изделий и систем.
Во многом аналогичные ортегианским взгляды на технику мы находим у немецкого философа, психолога и психиатра, яркого представителя
экзистенциализма Карла Теодора Ясперса. Вслед за многими своими современниками Ясперс видит в технике важнейший фактор, влияющий на
развитие цивилизации, на всемирную историю и эволюцию. Его основным
трудом в области философии техники стала часть «Современная техника»
в замечательной книге «Истоки истории и ее цель» (1949). Ясперс пишет:
«Техника возникает, когда для достижения цели вводятся промежуточные
средства... Техника – только средство... сама по себе она не хороша и не
дурна... Техника – это совокупность действий знающего человека, направ-

– 27 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

ленных на господство над природой». И дальше: «Природа меняет облик
под воздействием техники, и, обратно, на человека оказывает воздействие
окружающая его среда... Техника превратила все существование в действие некоего технического механизма, всю планету – в единую фабрику».
Что говорится, полное сходство с позицией Ортеги налицо.
Непосредственно на пороге третьего этапа становления понятия техника стояли два крупных ученых, внесших существенный вклад в философию техники, – француз Жак Эллюль и немец Фридрих Дессауэр.
Формирующиеся в середине и второй половине XX века большие
технические системы (типа крупное предприятие, город, аграрная инфраструктура и т.д.), проникновение техники во все сферы жизни все большего числа людей, бурное «освоение» традиционных природных ландшафтов, «технизация» всех сторон социальной жизни породили целую плеяду
замечательных ученых, основной целью которых стало осмысление места
человека в «искусственном мире машин». Одним из наиболее ярких представителей этого движения стал французский философ и социолог, священник-протестант Жак Эллюль, провозгласивший технику ставкой века.
Его основными трудами в области философии техники стали книги «Техника» («La Technique», 1954; в английском издании – «The Technological
Society», 1964) и «Другая революция» (1969). На наш взгляд, к основным
достижениям философии Эллюля следует, прежде всего, отнести существенное, по сравнению с предшественниками, объективирование понятия
техники, значительное продвижение по пути ее осмысления как самоцельной, онтологически значимой реальности. Примечательно, что Эллюль в
процессе своего многолетнего творчества четко разводит понятия «технические операции» и «феномен техники». При этом он существенно продвигается от почти аристотелевского понимания техники, которую он
определял как «тотальность методов, рационально направленную (или
имеющую своей целью) абсолютную эффективность», до техники, которая
«сама становится средой в прямом смысле этого слова». Очень важными
представляются характерные черты техники, каковыми Эллюль считает
рациональность, артефактность, самонаправленность, рост на собственной
основе, неделимость, универсальность и автономность.
Большое внимание в своем творчестве Эллюль уделяет осмыслению
взаимодействия человека и техники. Разрабатывая техноэтические принципы, он пишет: «Вместе с тем не существует уже божественных законов,
которые можно было бы противопоставлять технике как бы извне. Поэтому необходимо исследовать технику изнутри и признать невозможность
жить с ней, если мы не станем придерживаться этики отказа от власти».
Примечательно, что Эллюль говорит о невозможности противопоставления технике извне. Следовательно, он смотрит на технику как на объективную реальность, и это, безусловно, существенный мировоззренческий
шаг вперед. Однако его этика отказа от «власти» (от всех возможностей,

– 28 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

которые предоставляет нам техника) видится несколько поверхностной,
недостаточно разработанной и даже утопичной. В философии Эллюля мы
усматриваем два основных недостатка: во-первых, не смотря на значительный прогресс в осмыслении техники как объективной реальности, он
не выделяет организованных технических систем, а во-вторых – не видит
фундаментальной роли информации в глобальной эволюции. Все это не
позволяет Эллюлю глубоко разобраться в сути техноэволюции, увидеть ее
движущие силы и, как следствие, прийти к пониманию ключевых принципов техноэтики, основанных не на слабо обоснованных ограничениях типа
утопической идеи «о том, что люди соглашаются между собой не делать
всего того, что они вообще способны делать», а на метаэтической системе
норм нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующей модернизированному кантовскому
категорическому императиву и, в конечном итоге, вектору эволюции в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая».
Примечательно, что близкими к Эллюлю по своим философским
взглядам в то время были многие представители естественных наук. Одним из наиболее известных ученых, неоднократно высказывавшихся по
проблеме философии техники, был знаменитый немецкий физик, создатель
«матричной квантовой механики», лауреат Нобелевской премии Вернер
Карл Гейзенберг. В своей работе «Das Naturbild der heutigen Physik» (1955)
он пишет: «При, по-видимому, неограниченном расширении своей материальной мощи человечество оказывается в положении капитана, чей корабль так солидно построен из стали и железа, что магнитная стрелка его
компаса указывает уже только на металлическую массу корабля…».
По мнению многих, наибольший вклад в осмысление понятия техники на переходном этапе в первой половине XX века внес знаменитый
немецкий философ-неотомист Фридрих Дессауэр. Его основными работами считаются: «Техническая культура?» («Technische Kultur?», 1908),
«Философия техники» («Philosophic der Technik», 1927), «Душа в сфере
техники» («Seele im Bannkreis der Technik», 1945) и «Споры вокруг техники» («Streit um die Technik», 1956). Перенося платоновский объективный
идеализм на мир техники, Дессауэр усматривает сущность техники в самом акте технического творчества. По его мнению, изобретатели, разрабатывая технические устройства, переходят границы опыта и таинственным
образом черпают вдохновение в трансцендентальных «вещах-в-себе» (аналогах платоновских «эйдосов» или кантовских «ноуменов»). Собственно
воплощение инженерных идей в реальных технических устройствах, являясь лишь «бледным отражением» высших идеальных образов, приобретает
второстепенное значение. По-видимому, здесь Дессауэр вплотную подходит к пониманию технического вида и особи, а также роли информации о
техническом изделии в процессе техноэволюции.

– 29 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

Наиболее плодотворным в творчестве Дессауэра стало соотнесение
техники с кантовским категорическим императивом, взгляд на нее как на
трансцендентную моральную ценность, возвышение ее моральной значимости до уровня «участия в творении» и «величайшего земного переживания смертных». Дессауэр идет значительно дальше Эллюля в процессе
объективирования техники, видит в ней, по сути, единственное средство
преобразования мира, понимает, что потенциальное могущество техники
существенно превышает все сиюминутные ожидания ее создателей – людей. Однако для выделения технических систем, детального определения
их специфики и закономерностей построения, формирующих тенденций и
движущих сил эволюции у него, хоть и радиолога по специальности, повидимому, не хватило собственного инженерного опыта. Кроме того, оставаясь в рамках традиций объективного идеализма, Дессауэр не смог понять, что трансцендентальным источником вдохновения инженеров, разрабатывающих технические изделия, могут выступать реально существующие технические системы. А фундаментальная информация о технике
существует рядом с ней в виде конструкторско-технологической документации (своего рода, «технического генотипа»), по которой технические системы воспроизводятся, другими словами, метафизический уровень технической реальности находится в ней самой.
Теперь перейдем к третьему, неклассическому, этапу становления
понятия техники, когда она рассматривалась как результат производящего
добывания человеком признаков вещей, которые необходимы и полезны
ему. Прежде всего, данный этап мы связываем с именем ученика Эдмунда
Густава Альбрехта Гуссерля знаменитого немецкого философа Мартина
Хайдеггера, сделавшего попытку разработки фундаментальной онтологии
и провозгласившего, вслед за Эллюлем и Дессауэром, технику как способ
самораскрытия бытия, первооснову, человеческое начало. Основными трудами Хайдеггера считаются: «Бытие и время» («Sein und Zeit», 1927), а
также «Вопрос о технике» («Die Frage nach der Technik», 1953).
Творчество Хайдеггера во многом подпитывалось крупнейшей в мире немецкой философской школой, расцвет которой наступил сразу после
второй мировой воины. Наиболее известной организацией, объединившей
в своих рядах в основном философствующих инженеров, стал Союз
немецких инженеров («Verein Deutscher Ingenieure» – VDI). Под эгидой
этой организации в начале 50-х годов XX века были проведены несколько
успешных конференций, на которых рассматривались вопросы философии
техники. В 1956 году была создана специальная исследовательская группа
«Человек и техника» («Mensch und Technik»), активными участниками которой в разное время были замечательные ученые (технарии и философы)
Симон Мозер, Ханс Ленк, Гюнтер Рополь, Ханс Закссе и Фридрих Рапп.
Основным достижением группы является более глубокий и разносторонний анализ взаимосвязей техники с обществом и его отдельными институ-

– 30 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

тами, взгляд на сугубо теоретические философские идеи через призму инженерного опыта. Деятельность научной группы идейно в значительной
степени была связана с работой ряда известных современников, таких как
Р. Дарендорф, Л. Мамфорд, X. Сколимовски, Г. Маркузе, Ю. Хабермас.
Однако почти официальным идеологическим лидером Союза немецких
инженеров всегда считался философ Фридрих Дессауэр. Члены союза неоднократно заявляли, что философский язык Хайдеггера очень труден для
понимания, однако, по всей видимости, деятельность научной группы
«Человек и техника» теоретически опиралась и на труды Хайдеггера (они
просто не могли их обойти), на его понимание техники, которая, в духе
немецкой философской традиции второй половины XX века, рассматривается первичной по отношению к человеческому обществу. Итак, что же
главное мы находим в философии техники Хайдеггера?
Прежде всего, Хайдеггер, вслед за Дессауэром, решительно отказывается от капповской идеи органопроекции и показывает, в чем суть техники в отличие от античного «технэ». Кроме того, мыслитель указывает на
стремление к самообеспечению, самоуправляемость техники. Он пишет:
«Итак, техника не простое средство. Техника – вид раскрытия потаенности… Правда, то раскрытие, каким захвачена современная техника, развертывается не про-из-ведением в смысле пойесис. Царящее в современной технике раскрытие потаенного есть производство… Техническое раскрытие потаенного раскрывает перед самим собой свои собственные
сложно переплетенные процессы тем, что управляет ими. Управление со
своей стороны стремится всесторонне обеспечить само себя». Далее
Хайдеггер в паре «техника – человек» правильно определяет отношение
«объект – субъект» и, в частности, пишет: «Применяя технику, человек
первичнее ее участвует в поставляющем производстве как способе раскрытия потаенности. Но сама непотаенность, внутри которой развертывается
поставляющее производство, никоим образом не создана человеком, как не
им устроена и та область, которую он обязательно пересекает всякий раз,
когда в качестве субъекта вступает в отношение к объекту». Основным недостатком хайдеггеровского определения, на наш взгляд, является то, что,
объективируя технику не до конца, он показывает ее вне ряда реальностей
«неживая – биологическая – техническая» и ничего не говорит о ее отличительных атрибутах. По Хайдеггеру, техника выступает как вид раскрытия потаенности, и это является общим с другими реальностями. Во всяком случае, он ничего не говорит о других видах раскрытия. Но вот что
отличает технику (пусть, как и один из этих видов), являясь ее исключительным атрибутом, мыслитель оставляет без ответа.
На наш взгляд, таким атрибутом выступает информация о техническом виде, которая существует отдельно от технических изделий-особей,
относящихся к данному виду. Здесь необходимо ввести понятие технических вида и особи, а также вспомнить, что под информацией понимается

– 31 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

объективно существующая и закрепленная на определенном материальном
носителе формализованная прескриптивная система воспроизводства реальностей. При этом, прескриптивная понимается как предписываемая,
обязательная, априорно установленная, но не за счет какой-либо субъективной воли, а объективно, как результат предшествующей естественной
эволюции. Вид – основная структурная единица в систематике технических изделий-особей, определяющая совокупность качественных и количественных характеристик, отражающих сущность однородной группы изделий, изготовленных по одной конструкторско-технологической документации. Особь – объективно выделенный, принципиально неделимый
элемент технической реальности, являющийся воплощением конструкторско-технологической документации (генотипа – необходимого и достаточного комплекса наследственной информации), обладающий уникальными
(в пределах гауссового разброса параметров) особенностями и функционирующий в индивидуальном жизненном цикле.
Обсуждая роль человека в раскрытии потаенности, Хайдеггер обращает внимание на сложность понимания, что здесь первично, а что вторично. Приведем его слова: «Применяя технику, человек первичнее ее
участвует в поставляющем производстве как способе раскрытия потаенности. Но сама непотаенность, внутри которой развертывается поставляющее
производство, никоим образом не создана человеком… Надо только без
предвзятости осмыслить То, чем человек всегда оказывается заранее уже
захвачен, причем настолько решительно, что лишь в силу своей захваченности он и может быть человеком… Назовем теперь тот захватывающий
вызов, который сосредоточивает человека на поставлении всего, что выходит из потаенности, в качестве состоящего-в-наличии, – по-ставом». Мы
видим, что Хайдеггер анализирует триаду и следующим образом (в смысле
первичности) расставляет в ней понятия: поставляющее производство (постав) – человек – применяемая техника. Он показывает, что человек, как со
стороны причины, так и следствия окружен техникой (в широком понимании), более того, без техники его и помыслить нельзя.
Как представляется, недостатком здесь является лишь то, что
Хайдеггер, излишне мистифицируя и много обсуждая, тем не менее, не
раскрывает источник и смысл поставляющего производства. Прежде всего,
мыслитель, в целом осознавая (хоть и не называя) технику как техническую реальность, не увидел два принципиально различающихся уровня:
первый – имманентных для человека технических изделий и второй –
трансцендентных технических систем. И вместо того чтобы объявить источником своего по-става реально существующий в окружающем мире метафизический уровень, он погрузил его в область непознаваемых платоновских идей. Между тем, мы считаем источником по-става техноценоз –
ограниченную в пространстве и времени взаимосвязанную совокупность
далее неделимых технических изделий-особей, объединенных слабыми

– 32 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

связями. Связи в техноценозе носят особый характер, определяемый конструктивной, а зачастую и технологической независимостью отдельных
технических изделий и многообразием решаемых задач. Взаимосвязанность техноценоза определяется единством конечной цели, достигаемой с
помощью общих систем управления, обеспечения и др. Таким образом, человек в технической реальности находится между трансцендентным поставом техноценоза (уровень потаенного) и имманентными состоящими-вналичии техническими изделиями (уровень непотаенного).
Определяя центральное понятие своей философии техники, Хайдеггер пишет: «По-ставом мы называем собирающее начало той установки,
которая ставит, т.е. заставляет человека выводить действительное из его
потаенности способом поставления его как состоящего-в-наличии. Поставом называется тот способ раскрытия потаенности, который правит существом современной техники, сам не являясь ничем техническим… Он
вовсе не нечто техническое, машинообразное. Он способ, каким действительное выходит из потаенности, становясь состоящим-в-наличии». Данное определение является формальным, т.к. в нем, опять же, ничего не говорится об источнике, откуда исходит «захватывающий вызов», но мы об
этом уже сказали. Достаточно определенно Хайдеггер высказывается лишь
в отношении того, что по-став всегда имеет отношение к человеку, что, на
наш взгляд, весьма спорно. Прежде всего, следует сразу определиться, когда мы говорим о «человеке», то что мы имеем в виду: биологический вид
Homo sapiens, обитающий на третьей планете в системе желтого карлика
класса G2V под названием Солнце, расположенного на периферии спиральной галактики типа Sb, или вообще разумное биологическое существо.
У Хайдеггера об этом ничего не говорится, и в этом смысле он делает шаг
назад по сравнению с Кантом. Мы же, следуя кантовской традиции, полагаем, что по-став имеет отношение к разуму вообще. При этом, говоря о
«разуме вообще», мы не «оставляем за кадром» мысль о том, что кроме
биологического (человеческого) разума, другого и быть не может. Наоборот, мы стараемся подчеркнуть, что кроме биологического может быть разум иной природы, а именно – технический. Дело в том, что человек, впервые изготовив рубило (т.е. собственно став разумным) и впервые испытав
действие «захватывающего вызова», уже никогда не был один на один с
по-ставом. Более того, на наш взгляд, по-став в принципе не может быть
направлен на человека просто как на биологическое существо, взятое без
«технической оболочки». Он направлен на технобиологический разум, в
котором доля биологического неуклонно снижается. Другой вопрос, а приведет ли эта очевидная тенденция когда-то к полному исчезновению биологической составляющей. Здесь требуется дополнительный анализ.
Теперь еще один важный момент. Говоря о том, что по-став «вовсе
не нечто техническое, машинообразное», Хайдеггер остается прав лишь на
половину. С одной стороны, очевидно, что по-став не есть «машинообраз-

– 33 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

ное» и не есть «техническое», мыслимое на уровне имманентных изделий.
Однако, как мы уже сказали, у «технического» есть еще трансцендентный
для человека уровень больших систем, который отделяет пребывающий в
потаенном источник по-става от человека. Таким образом, человек всегда
имеет дело не с «истинным» по-ставом, непосредственно раскрывающим
потаенность, а лишь с его проекцией, исходящей от больших технических
систем, которые мы ранее назвали техноценозами. И если «истинный» постав действительно не есть «техническое», то вот его проекцию считать
таковой, если и можно, то не вполне. Кроме того, становится понятным,
почему с развитием технической реальности слой, отдаляющий и скрывающий потаенное от человека, все увеличивается. Примечательно, что сам
Хайдеггер, в одном месте также говорит что-то подобное: «… Захваченный поставляющим производством, человек стоит внутри сущностной
сферы постава…». Итак, с учетом наших рассуждений, исходное определение Хайдеггера можно видоизменить следующим образом: по-став есть
собирающее начало той установки, которая ставит техноценоз выводить
действительное из его потаенности, а уж техноценоз, в свою очередь, заставляет человека поставлять состоящее-в-наличии.
Завершив с определением по-става, Хайдеггер переходит к рассмотрению судьбы человека в технической реальности. Он пишет: «Втягивая
человека в поставляющее производство, по-став посылает его на определенный путь раскрытия потаенности… Думая о существе техники, мы
осмысливаем постав как посланность на путь раскрытия потаенного… Понастоящему открыв себя существу техники, мы неожиданно обнаруживаем, что захвачены освободительной ответственностью». Остается лишь согласиться с мыслителем, когда он рассуждает о смысле свободы или несвободы человека в технической реальности именно в кантовской традиции, полагая, что свобода приходит к человеку с осознанием его фундаментальной роли на пути раскрытия потаенности. Мы бы здесь только
подчеркнули еще раз, что собственно человеку здесь предоставлена только
определенная часть пути. И эта часть не самая почетная, потому что не человеку дано получать по-став от потаенного, а техноценозу, и это тоже
требует нашего «мужественного освободительного осознания».
Далее, рассматривая «миссию раскрытия потаенного» и подчеркивая
двусмысленность техники, Хайдеггер пишет: «Существо техники двусмысленно в высоком значении этого слова. Во-первых, постав втягивает в
гонку поставляющего производства, которое совершенно заслоняет событие выхода из потаенности… Во-вторых, сам по-став в свою очередь осуществляется путем того о-существления, которое позволяет человеку пребывать – до сих пор неосознанно, но в будущем, возможно, это станет более ощутимым – в качестве требующегося для хранения существа истины». К первому аспекту двусмысленного существа техники мы уже ранее
добавили наше понимание того, что «путь» по-става от потаенного до че-

– 34 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

ловека, определенным образом разбивается на два этапа: первый – от потаенного до техноценоза и второй – дальше от техноценоза к человеку. Таким образом, в отличие от Хайдеггера, мы не только констатируем то, что
техника заслоняет от человека «событие выхода из потаенности», но и четко выделяем в технической реальности объективную сущность, «ответственную» за это, и называем ее техноценозом. Второй аспект хайдеггеровского существа техники, по сути, показывает роль человека в технической реальности. Здесь весьма примечательны два момента: во-первых, по
Хайдеггеру, человек требуется для «хранения существа истины» и, вовторых, в будущем эта роль, возможно, станет более ощутимой.
Вспомним, что под истиной мыслитель понимает «тайну всякого
раскрытия потаенности». С другой стороны, по нашему мнению, это раскрытие в технической реальности происходит не человеку непосредственно, а опосредованно через техноценоз. Следовательно, ключевыми для
«спасения от гонки поставляющего производства» становятся взаимоотношения между человеком и техноценозом. В этом аспекте основным недостатком философии Хайдеггера является то, что он не домысливает, в
чем же собственно заключается роль «хранения существа истины», а также, почему в будущем она станет более ощутимой. На наш взгляд здесь
вопрос надо ставить гораздо шире и, по сути, вести речь о техноэтике. Мы
придаем техноэтике максимально широкое (в некотором смысле метаэтическое) звучание и рассматриваем ее как систему норм нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующее вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей
«неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При этом
ключевой посылкой, определяющей когнитивную основу техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее нормативным стержнем выступает
модернизированный кантовский императив: поступай согласно максимам,
которые в то же время могут иметь предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих вектору эволюции окружающего мира в
ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Как видим, разговор о техноэтике, прежде всего, требует введения
понятия гипертехнической реальности, следующей вслед за технической в
глобальном эволюционном процессе. По нашему определению, гипертехническая реальность – это реальность, следующая за технической, продолжающая онтологический ряд «неживая – биологическая – техническая»
и характеризующаяся появлением высших материальных форм (гиперценозов), состоящих из совокупности ценозов. Единичным эволюционирующим объектом при этом становится часть гиперценоза, а отбор – внутриорганизменным, что позволит достичь сверхвысокой скорости эволюции. Однако главным видится то, что именно на этом уровне развития материи впервые единичный объект эволюции перестанет отрицаться собственно эволюционным отбором.

– 35 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

Рассмотрим основные нормы техноэтики, первую из которых можно
было бы трактовать как традиционную гомоэтическую норму человеческих отношений, непосредственно следующую из классического кантовского категорического императива. В этой части гомоэтика, становясь частью техноэтики, регулирует отношения людей друг с другом через технику. При этом категорический императив в несколько измененном виде
можно сформулировать следующим образом: не делай в технической реальности ничего, чего не хотел бы, чтобы делали в технической реальности
другие. Вторая норма техноэтики связана с экологической культурой (иногда ее более точно называют экоэтикой) и направлена на регуляцию отношений человека с неживой и биологической реальностями. При этом экоэтический императив формулируется следующим образом: не делай в неживой и биологической реальностях ничего, что противоречило бы устойчивому развитию технической и гипертехнической реальностей.
Третья норма направлена на регуляцию непосредственных взаимоотношений человека (биологического разума) с технической реальностью.
Придавая особый статус и подчеркивая то, что в будущем ее роль будет
неуклонно возрастать, мы данную норму называем гиперэтикой. И здесь
также имеется императив, который регулирует поведение человека с целью устойчивого развития технической реальности: не делай ничего, что
противоречило бы устойчивому развитию технической реальности и превращению ее в реальность гипертехническую. Однако здесь следует сказать о важном дополнении, которое регулирует поведение биологического
разума с целью выживания (с сохранением достойного места) в интенсивно развивающейся технической (и далее гипертехнической) реальности. У
Хайдеггера, кстати, на этот счет мы находим следующие слова: «Существо
техники грозит раскрытию потаенного, грозит той возможностью, что всякое раскрытие сведется к поставляющему производству и все предстанет в
голой раскрытости состоящего-в-наличии». Дело в том, что по мере зарождения и развития гипертехнической реальности роль биологической
составляющей в общем технобиологическом разуме будет неуклонно снижаться. Следовательно, в процессе техноэволюции одной из важнейших
всегда будет оставаться задача сохранения зависимости технической реальности от человека. В форме императива гиперэтическое дополнение
можно было бы сформулировать следующим образом: не делай ничего,
что делало бы техническую реальность совершенно независимой от биологического разума. И здесь, на наш взгляд, весьма уместно снова привести
высказывание Хайдеггера: «Поскольку существо техники не есть нечто
техническое, сущностное осмысление техники и решающее размежевание
с ней должны произойти в области, которая, с одной стороны, родственна
существу техники, а с другой, все-таки фундаментально отлична от него».
И сам мыслитель тут же предлагает: «Одной из таких областей является
искусство. Конечно, только в случае если художественная мысль в свою

– 36 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

очередь не изолируется от той констелляции истины, о которой мы ставим
вопрос». Как представляется, искусство в определенной степени может
помочь решению задачи лишь в части сущностного осмысления техники,
да и то, если действительно «не изолируется от констелляции истины».
Что же касается «решающего размежевания с техникой», то решить эту задачу можно лишь в области по-става, т.е. взаимоотношений человека с
техноценозом (а в последующем – с гиперценозом). И здесь ключевое значение будет иметь то, насколько человеку в процессе развития технической реальности удастся реализовать техноэтические принципы.
Сформулированная рекомендация, касающаяся необходимости реализации норм техноэтики, носит формальный характер и требует уточнения. Для того чтобы понять, а какую именно зависимость технической реальности от человека мы должны сохранить, необходимо осмыслить роль
человека в техноценозе. Мы помним, что человек принимает участие в информационном отборе, который лежит в основе тенденций, формирующих
техноценоз как устойчивый развивающийся объект. Причем роль человека
в отборе является ключевой (во всяком случае, пока). Спрашивается, а
сможет ли по мере своего развития техническая реальность заменить человека в реализации этой функции. В качестве ответа мы вынуждены констатировать, что в принципе, ей ничего не мешает это сделать, однако, с другой стороны, ничего и не понуждает. В этом смысле техника всегда будет
нейтральна и рано или поздно «склонится» к тому решению, которое будет
эффективней с точки зрения общего эволюционного процесса. И здесь для
человека таится серьезнейшая опасность. Сможет ли он в будущем вписаться в систему управления гиперценоза, сохранив за собой ключевые позиции (хотя бы на каких-то участках)? При определенных условиях – да.
Более того, на наш взгляд, человеку в будущей гипертехнической реальности обязательно найдется место, вопрос лишь в том, насколько оно будет
достойным высокого звания разумного существа. Суждено ли человеку
стоять у рычагов важнейших систем или его роль ограничится судьбой
«умной» породистой собаки в хорошей семье. С определенной долей уверенности сейчас можно сказать лишь то, что неоспоримым залогом «спасения» человека является выполнение техноэтических норм.
И теперь о главном. Хайдеггер, завершая обсуждение двойственности существа техники, пишет: «Человеческое действие никогда не в силах
непосредственно противостоять этой угрозе. Человеческие усилия сами по
себе никогда не смогут эту угрозу отвратить. Но в силах человеческой
мысли подумать о том, что все спасительное должно быть высшей, хотя
вместе и сродной сущности с подвергшимся опасности. Тогда, может
быть, какое-то более изначально осуществленное раскрытие тайны способно показать первый свет спасительного среди опасности, которая в техническую эпоху скорее пока еще таится, чем обнаруживает себя…». Мы
соглашаемся с мыслителем, что осознание тайны, как минимум, открывает

– 37 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

человеку глаза, ставит его на путь спасения. Однако о какой именно тайне
говорит Хайдеггер? На наш взгляд, такой одухотворяющей тайной может
выступать только замысел Творца, другими словами, цель эволюции.
Осмысление логики развития и всесторонняя характеристика реальностей в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» позволяют предположить, что целью эволюционного отбора является возникновение материальных форм, способных эволюционировать по
частям и не отрицающихся собственно эволюционным отбором. Первые
подобные формы – гиперценозы – могут возникнуть только в недрах гипертехнической реальности. Они будут самоэволюционировать путем воздействия высокоразвитой системы управления, имеющей в своей основе
технобиологический разум, на составляющие техноценозы и информацию
о них, содержащуюся в самой системе управления гиперценоза. Это создаст основы для сохранения в процессе коренной перестройки составляющих техноценозов (и всего гиперценоза) главного – единичного функционала реальности, элементарной отграниченной и осознающей себя в качестве единичного и уникального объекта гипертехнической мегаличности.
Гиперценозы могут стать объектами, имеющими теоретически неограниченный ресурс информационных изменений и существующими, если не
вечно, то предельно долго. Для них нет принципиальных ограничений,
присущих единичным функционалам биологической и технической реальностей. Учитывая разделяемые многими предположения о мегаразуме,
привнесшем в момент создания Вселенной информацию, определяющую
вектор эволюции, сформулированная цель – это и есть цель Творца, которую он, судя по всему, преследовал, создавая окружающий мир.
Завершив обсуждение философии техники Хайдеггера, которая венчает третий этап становления понятия техники, перейдем к последнему
четвертому, постнеклассическому, этапу, на котором техника рассматривается как результат объективного процесса всеобщего творческого преобразования неживой, биологической и технической реальностей, сопровождающийся рождением новых признаков, полезных вообще, эволюционно.
Этот этап мы ассоциируем, прежде всего, с именем нашего учителя Бориса
Ивановича Кудрина. Что мы относим к основным его достижениям в области философии техники? Во-первых, это максимально широкое и четкое
толкование техники как субстанциальной основы технической реальности.
Под техникой Кудрин понимает: исходные продукты, здания и сооружения, технические изделия, технические объекты, отходы производства. Неоспоримым вкладом в философию и методологию явилось открытие Кудриным свойства устойчивости структуры крупных предприятий по составу
оборудования и параметрам расхода ресурсов, которое привело к осознанию ключевого понятия «техноценоз». Глубокий анализ позволил прийти
к пониманию того, что техноценоз является онтологически значимой сущностью. Следует отметить, что Кудрину в своей философии удалось сде-

– 38 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 1

лать еще более значимый шаг, выявив свойство общности ценозов любой
природы, составляющее идейную основу технетики – науки о технической
реальности. Третьим неоспоримым достижением Кудрина является закон
информационного отбора, а также логически вытекающие из него законы
и закономерности техноэволюции, позволившие, в совокупности с математическим аппаратом гиперболических Н-распределений, построить стройную систему третьей (ценологической) научной картины мира.
Помимо концепции Б.И. Кудрина, в современном российском философском дискурсе, посвященном технике и технической реальности,
участвуют еще целый ряд авторов. На наш взгляд, особое методологическое и культурологическое значение имеют труды исследовательской
группы философии техники Института философии РАН, возглавляемой
В.М. Розиным. Кроме руководителя группы, среди наиболее известных авторов следует отметить И.Ю. Алексееву, В.Г. Горохова, И.К. Лисеева и
В.С. Степина. Из результатов работы группы самым важным нам представляется глубокий анализ социального контекста научно-технических
знаний, позволяющий выявить: генезис технических теорий классических
технических наук и их отличие от физических теорий, особенности теоретико-методологического синтеза знаний в различных научно-технических
дисциплинах, закономерности развития современной инженерной деятельности, а также необходимость всесторонней социальной оценки техники.
Итак, какие же задачи, исходя из анализа истории становления понятия техники, внимательного изучения трудов большого числа крупных
ученых, посвятивших свое творчество осмыслению техники и технической
реальности, мы видим для себя. Опираясь на третью (ценологическую)
научную картину мира Б.И. Кудрина в рамках философского осмысления
техноценологического подхода мы считаем необходимым: во-первых, на
основе всестороннего анализа техники и технической реальности, а также
эволюции окружающего мира в онтологическом ряду «неживая – биологическая – техническая» разработать классификацию реальностей и спрогнозировать процесс возникновения реальности гипертехнической; во-вторых,
оценить роль информации в эволюционном процессе и на основе этого
рассмотреть предпосылки возникновения и основные свойства гиперценозов как единичных функционалов гипертехнической реальности, а также
источник эволюционного процесса и его цель; в третьих, на основе осмысления роли человека в глобальном эволюционном процессе рассмотреть
проблему нравственности в техноценологическом контексте, проанализировать объект и сущность нравственного нормирования, дать определение
техноэтики и сформулировать ее основные нормы; наконец, в-четвертых,
проанализировать движущие силы техноэволюции и тенденции, формирующие техноценоз, обобщить фундаментальные основы его изучения, а
также разработать, основанные на методологии рангового анализа, принципы оптимального построения и управления техноценозом.

– 39 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

1.2. Современное осмысление техники
Из уст философов все чаще звучит мнение, что философия – это не
наука, а мировоззрение. Трудности становления философии техники легко
объяснимы, если философия – это наука. Тогда в философии слишком
много человеческого (сплошной антропоцентризм), чтобы объяснять нечто, находящееся настолько вне и выше человека, что мы уже говорим о
том, что человек лишь предтеча чего-то большего, неких гипербионтов,
обитающих в техносфере будущего. Шаг, сделанный ныне от примитивных капповских представлений, принципиально ничего не меняет. Техника
уже в значительной степени вне человека. Если философия – мировоззрение, то сам факт подобного осмысления технической реальности уже много значит (мировоззрение меняется, мы изживаем из своего сознания антропоцентризм не формально, а по сути).
Зададимся простым, на первый взгляд, вопросом: что такое техника?
Некоторые предпочитают вкладывать в это понятие очень ограниченный
смысл и понимают под техникой машины, которые создаются и используются человеком (машинная техника). Другие идут дальше и говорят, что
техника – это все то, что создано человеком, т.е. «находится между человеком и природой». C точки зрения формальных правил русского языка,
вполне правомерно под техникой понимать умения человека (техника танца, техника хоккеиста, техника живописи). Последняя точка зрения во
многом унаследована из античности, когда нынешнего понимания техники
вообще не было. У Аристотеля мы находим ограниченное понятие «технэ», соответствующее искусству ремесленника, умению что-то сделать.
Отбросим как заведомо неприемлемые для нас первую и третью точки зрения и остановимся на второй. Она как будто бы неплоха, и все же не
удовлетворяет нас. Ведь если понимать под техникой все, что создано человекам, то куда девать технологию (условно говоря, информацию о том,
как создавать технические изделия)? Есть и другой вопрос: произведение
искусства, сотворенное человеком, тоже является техникой. Отнюдь. А куда в этом случае отнести изделия, произведенные самой техникой без участия человека? Таковых уже сейчас очень много, а дальше будет еще
больше. Эти, а также множество других вопросов никак не укладываются в
рамки традиционного мышления. Во-первых, в узком смысле нет точного
определения техники именно как феномена окружающего мира. Вовторых, в широком смысле техника не рассматривается как техносфера и
тем более – как техническая реальность, равнозначная реальностям неживой и биологической. Попробуем разобраться с этим.
Главным тезисом устаревшего капповского осмысления технической
реальности является понимание техники исключительно как продолжения
органов чувств человека. Сегодняшнее определенное изменение позиции

– 40 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

заключается лишь в некоторой объективизации техники. При этом она
рассматривается как нечто, находящееся между природой и культурой.
Подобная постановка вопроса антидиалектична. Остается антропоцентрический подход, суть которого заключается в том, что техника рассматривается как результат творчества человека. Она всегда удовлетворяет его потребностям. Кроме того, человек в конечном итоге всегда управляет техникой. Рассмотрим эти весьма спорные положения более подробно.
Во-первых, любое современное техническое устройство или изделие
(даже топор, молоток или гвоздь) является результатом творчества не человека, а некой социокультурно-технической сферы (от ЕСКД и ГОСТов
до эстетических и даже социально-политических представлений). По мере
развития техники процесс изготовления тех или иных образцов (даже самых сложных) все больше автоматизируется, интеллектуализируется и
осуществляется без участия конкретного отдельно взятого человека. Уже
имеются технологии, в которых участие человека (с его психомоторной
ограниченностью и метаболизмом) принципиально запрещено или ограничено. Как представляется, в дальнейшем эта тенденция будет нарастать.
Во-вторых, техническая реальность уже в значительной степени
обеспечивает не потребности человека, а свои собственные. Причем та
часть технической реальности, которая «работает на себя», нарастает и интеллектуализируется гораздо более высокими темпами, чем та, которая
«работает на человека». В-третьих, и это самое очевидное, роль человека в
управлении техникой явно снижается, особенно если сопоставить темпы
изменения требований к человеку-оператору с темпами изменения возможностей техники. Сегодня человек зачастую выступает ограничителем,
не позволяющим раскрыть все возможности, заложенные в техническом
изделии, которым он управляет. Так, современный истребитель обладает
гораздо большими возможностями по скорости и маневренности, чем может выдержать пилот. Если рассмотреть работу космонавтов на орбитальных космических станциях «Мир» или «Альфа» (видимо, это одни из самых совершенных изделий технической реальности, если не считать компьютер, обыгравший Каспарова), то можно заметить, что все основные
технические поломки и проблемы там происходят по вине экипажа.
Техническая реальность есть то, что значительно оторвало человека
от природы (если понимать природу в узком смысле, как неживую и биологическую реальности). Ныне человек не ранжируется в ряду биологических видов. Но он также и не существует отдельно от техники. Его предназначение видится в создании предпосылок для саморазвития технической
реальности. Пока мы ее не мыслим без человека (он носитель, производитель и оценщик информации, документа). Но так будет не всегда. В системе «человек – техника» собственно человек играет все меньшую роль. И
это несмотря на то, что, отрываясь от биологической природы, человек
всегда воплощал свой интеллект в технической реальности. А учитывая

– 41 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

опыт человечества, можно заключить, что развитие цивилизации, скорее
всего, немыслимо вне развития технической реальности. Это в некотором
смысле единственный данный нам способ бытия.
Одной из основных задач в осмыслении технической реальности видится переход к диалектическому подходу. Трудности подобного шага
очевидны и аналогичны тем, что сопровождали соответствующий переход
в области социальных явлений. Потребовалось две тысячи лет развития
идеализма и материализма, чтобы построить органичную систему гегелевской диалектики. Однако распространить ее на область социальных явлений удалось лишь тогда, когда был выделен и осмыслен по-настоящему
системно объект исследования – человеческое общество. При этом была
определена стратификационная структура классового общества, выявлены
движущие силы его развития, сделаны попытки (правда, не всегда удачные) заглянуть в будущее.
Аналогичный процесс происходит в настоящее время в осмыслении
технической реальности. Мы связываем его прежде всего с именем Б.И.
Кудрина, который впервые решил три фундаментальные задачи. Вопервых, ввел и обосновал базовое понятие «техноценоз», во-вторых, сформулировал закон информационного отбора с целым рядом важных следствий, и, в-третьих, определил, по сути, новую парадигму исследования
технической реальности. Данная парадигма основывается на положениях и
методологии третьей научной картины мира, которая рассматривается как
естественное продолжение первой – детерминистской (Лапласа, Ньютона,
Максвелла), а также второй – вероятностно-статистической (Больцмана,
Эйнштейна, Колмогорова).
В соответствии с классическим определением, под техноценозом понимается ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность далее неделимых технических изделий-особей, объединенных
слабыми связями. Связи в техноценозе носят особый характер, определяемый конструктивной, а зачастую и технологической независимостью отдельных технических изделий и многообразием решаемых задач. Взаимосвязанность техноценоза определяется единством конечной цели, достигаемой с помощью общих систем управления, обеспечения и др.
Понятие техники неразрывно связано с понятием техноценоза, однако для того чтобы двигаться дальше, оставим на время технику и обсудим
такое явление, как информация. Понятие информации (от латинского «informatio» – разъяснение, изложение) имеет три различных толкования. В
узком смысле под ней понимают вообще любое сообщение о чем-либо. В
наиболее широком смысле под информацией понимают количественную
меру устранения неопределенности. Первое толкование нас не устраивает,
ибо сужает рамки данного понятия до обиходного, не фиксируемого методологически уровня. Второе излишне обще (аналог энтропии) и не отражает необходимой нам сути. Здесь наиболее приемлемо следующее опреде-

– 42 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

ление, обоснованное нами ранее в [20]. Информация – это объективно существующая и закрепленная на определенном материальном носителе
формализованная прескриптивная система воспроизводства реальностей.
При этом прескриптивная понимается как предписываемая, обязательная,
априорно установленная, но не за счет какой-либо субъективной воли, а
объективно, как результат предшествующей естественной эволюции.
Рассмотрим место информации в реальностях окружающего мира. В
неживой материи информация непосредственна и отражает действие фундаментальных физических законов, суть которых, как утверждают многие,
может быть сведена к принципу наименьшего действия. Физические тела
неживого материального мира передвигаются и изменяют свое состояние
наиболее экономичным образом. Очевидно, что природа в данном случае
реализует принцип «минимакса». Например, если мы приложим силу к какому-либо телу, т.е. передадим ему механическую энергию, то тело будет
перемещаться по траектории, которая обеспечит максимальное его перемещение при минимальных затратах энергии. Аналогично происходит
нагрев или охлаждение тел, их электризация и другие процессы. Объекты
неживого мира заключают в себе информацию о совокупности своих
свойств, в соответствии с которой осуществляется их движение в пространстве и времени. При этом речь не идет о специфическом носителе
информации и ее передаче. В известном смысле, носителем информации
является Вселенная в целом.
Попробуем теперь осмыслить суть информации в биологической материи. Чем же принципиально она отличается от неживой? Оказывается, в
биологической материи появляется устойчивый материальный носитель
информации – ген (набор генов живого организма называется генотипом).
Мы знаем, что любой биологический организм состоит из клеток, каждая
из которых содержит ядро с макромолекулой ДНК. Участок ДНК есть ген,
а полный набор генов, т.е. ДНК в целом содержит в себе исчерпывающую
информацию об организме. Не будем углубляться в процесс возникновения биологической материи из неживой (это отдельная история). Заострим
внимание лишь на ключевых последствиях этого события.
Во-первых, принципиально усложнилась классификация мира, возникли два уровня, которые в биологии получили название вид и особь. Дело в том, что каждый биологический организм в своем генотипе одновременно несет как общую информацию, характерную для данного вида,
определяющего его идеальный, формальный облик (совокупность основных свойств), так и переменную, случайно полученную в процессе воспроизводства и жизнедеятельности. Для нас очевидно различие между
волком как биологическим видом и конкретным волком-особью в клетке
зоопарка. Во-вторых, появилась возможность в процессе размножения передавать информацию о генотипе особям своего вида (потомству). И здесь
прослеживается важнейшая особенность, заключающаяся в способе хране-

– 43 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

ния, изменения, закрепления и передачи генетической информации, а также направленности эволюционного процесса.
Наличие постоянной генетической информации позволяет вести речь
о биологических видах (простейших, животных и растений). Некоторый
набор генов («стандартная» структура молекулы ДНК) определяет соответствующий вид (к примеру: волк, заяц, саранча и др.). Конкретная молекула ДНК, которая достается в наследство конкретному детенышу волка,
может незначительно отличаться от «стандарта». Это определяет особенности данного конкретного волка-особи. В процессе эволюции полезные
генетические изменения могут накапливаться, что приводит в определенный момент к возникновению нового вида.
Итак, мы рассмотрели роль информации в биологической реальности. Посмотрим на наших далеких обезьяноподобных предков, которые
только начинали осваивать технику и технологию. Можно утверждать, что
каменное рубило, изготовленное питекантропом миллион лет назад, имеет
признаки технического изделия, и принципиальным здесь является информация о технологии изготовления. Таким образом, правильнее было бы
сказать, что человека из обезьяны создал не труд (формально трудятся все
живые существа и зачастую побольше нашего), а зарождающаяся техническая реальность. Именно знания о технологии изготовления первых орудий труда позволили мутационно изменившейся обезьяне выжить и оставить потомство. Биологическая эволюция привела к возникновению человека разумного (Homo sapiens), и происходило это по все тем же биологическим законам, однако параллельно, как мы уже сказали, начала зарождаться техническая реальность. В чем же принципиальное отличие технической реальности от биологической? Все в той же информации.
Если, как мы уже видели, в биологической природе информация физиологически неотделима от организма, то в технической реальности информация о техническом изделии и правилах его изготовления (технологии) существует отдельно от самих технических изделий. В эпоху питекантропа информация о технических изделиях (своего рода генотип) передавалась от человека к человеку устно (с помощью слов и знаков). С зарождением письменности и наук появляется особая форма хранения информации – документ (описание, чертеж, график, формула и др.). Информация отделяется от человека и существует сама по себе.
Появление информационных документов о технических изделиях
стимулирует резкое ускорение техноэволюции по сравнению с биоэволюцией. Ключевым моментом здесь является то, что имеется возможность
осуществлять отбор лучших технических решений (информационный отбор – обобщение естественного отбора) на уровне документов без их обязательного воплощения в жизнь в виде изделий. И если для осуществления
элементарного акта отбора в биологической природе уходят годы (пока
животное вырастет, поживет, а затем умрет, оставив либо не оставив

– 44 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

потомство), то в технической реальности решение о качестве проекта может быть принято за считанные минуты (тендерный отбор). Человек, точнее человеческое общество, выступает своего рода катализатором эволюции в современной технической реальности.
Таким образом, рассмотрев ключевое понятие информации, вернемся к главному – собственно разговору о технике. Применяя понятие информации к объектам технической реальности, можно заключить, что в
прикладном плане инженерного творчества техника – это: 1) исходные
продукты (материалы и субстрат, прошедшие первичную обработку и соответствующие стандартам); 2) здания и сооружения (строения, возведенные в соответствии с утвержденными проектами и планами); 3) технические изделия (нефункционирующие простые системы, изготовленные на
основе норм и стандартов); 4) технические объекты (функционирующие
сложные системы, созданные в соответствии с проектами и стандартами);
5) отходы производства (элементы и поля, соответствующие стандартам и
подготовленные к утилизации) [20,28].
Однако уже теперь ясно, что в попытках онтологического осмысления техники мы вынуждены подниматься до более фундаментального понятия «технической реальности». Посмотрим на развитие окружающего
мира в ряду известных реальностей. Для нас очевидны как минимум две из
них: неживая, существующая около 14 млрд. лет (по современным представлениям), и биологическая, возникшая из неживой примерно 4 млрд.
лет назад (на планете Земля). Характерно, что большинство людей безоговорочно признают существование этих двух реальностей. При этом им не
требуется какой-либо критериальной системы для обоснования данного
понимания. Это как бы само собой разумеется, не требует доказательств,
воспринимается почти инстинктивно.
Тем не менее, когда вопрос заходит о разграничении неживой и биологической реальностей, начинают возникать трудности методологического характера, порождаемые отсутствием более-менее четких объективных
критериев определения реальностей. Чего только не услышишь в попытках
объяснить отличие биологического от неживого. И вот де биологическое
может двигаться, и может оставлять потомство, и вырабатывать энергию, и
многое другое. И все это рассыпается в прах, как только начинаешь рассуждать, например, о пограничных формах самых простейших биологических организмов. Совершенно очевидно, что найти ключевое различие реальностей невозможно, оставаясь внутри этих реальностей. Необходимо
подниматься на более высокий системный уровень, и здесь не обойтись без
осмысления еще одной реальности, к настоящему времени уже вполне достойно представленной на планете Земля, – технической.
Говоря о вечном существовании неживой природы, мы отождествляем ее с материей (в смысле субстанции). Это не совсем корректно с точки
зрения методологии философии, однако с полной уверенностью можно го-

– 45 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

ворить о существовании неживой реальности с момента возникновения
нашей Вселенной (14 млрд. лет назад). А в промежутке времени с момента
возникновения Вселенной до зарождения биологической реальности можно корректно говорить о совпадении понятий материи и неживой реальности. Кроме того, представляется очевидным, что возникновение биологической реальности из неживой не отменило последнюю, и с момента зарождения органической жизни они сосуществуют неразделимо, причем
биологическая реальность не может существовать без неживой. Если же
признать векторизованную направленность развития Вселенной, то можно
утверждать о необратимости данного процесса. Другими словами, новая
реальность, единожды возникнув, более уже не исчезнет никогда. В противном случае мы вынуждены признать, что процесс развития Вселенной
обратим и возможно такое понятие, как «деэволюция», что равносильно
отказу от второго начала термодинамики (в том смысле, как это показано в
[20]). Таким образом, для нас более или менее очевидно совместное существование двух равномощных реальностей: неживой и биологической.
Что же продолжает этот ряд, зарождаясь в нем? Правомерно предположить, что таким продолжением является реальность техническая. Она
возникает из неживой и биологической реальностей и существует в них.
Это неочевидно, и тут важен первоначальный момент зарождения. Большеголовая безволосая обезьяна, произошедшая от нормальной волосатой в
результате генной мутации 3 – 3,5 млн. лет назад по причине повышенного
радиационного фона в зоне Олдувайского разлома (Африка), ударив одним
камнем о другой, изготовила острое рубило (создала техническое изделие).
Более двух миллионов лет понадобилось для того, чтобы обезьяна (превращающаяся в питекантропа) осознала, что это рубило можно не выбрасывать, а сохранить, использовать снова и снова и даже передать своему
сородичу и, что еще важнее, с помощью каких-то знаков можно передать
свое знание другой обезьяне. Что же такое принципиальное произошло с
предками человека миллионы лет назад? Возникла технология, а значит
техника и техническая реальность (естественно, в самом зачаточном состоянии). В случае с питекантропом, изготовившим рубило, есть все признаки техники. Есть исходный материал (камень – предмет неживой природы), есть технология (память и умение – продукт биологический плюс
орудие труда – другой камень), есть техническое изделие (собственно рубило) и, наконец, есть отходы (осколки отбитого камня).
Увидеть в каменном рубиле или чоппере техническое изделие, для
большинства современных философов дело немыслимое. Они в конечном
итоге остаются на позиции все того же пресловутого капповского осмысления технической реальности с пониманием техники как продолжения
органов чувств человека. Сегодняшнее изменение позиции (мы это связываем с такими философами, как Ф. Дессауэр, Л. Мэмфорд, Х. Ортега-иГассет, М. Хайдеггер, О. Шпенглер, К. Ясперс, П.К. Энгельмейер и др.) за-

– 46 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

ключается в некоторой объективации техники. При этом она рассматривается как нечто, «находящееся между природой и культурой» [51]. Характерно, что в этой фразе, часто звучащей из уст современных философов,
нет ни одного понятия, которое можно было бы считать методологически
корректным для объяснения феномена технической реальности.
По своей сути, позиция большинства современных философов недалеко ушла от античного «технэ», когда наиболее глубокие (категориальные) различия усматривались в бытии техники относительно бытия биологической природы. Так, еще Аристотель писал: «…человек рождается от
человека, но не ложе от ложа – потому-то и говорят, что не внешняя фигура [morphe] ложа есть природа, а дерево, ибо если ложе и прорастет, то
возникнет не ложе, а дерево» [2]. Однако ныне мы можем говорить, что завод-автомат порождает таки автоматы. Другой вопрос, что в осмыслении
бытия техники надо переходить на другой системный уровень и говорить
уже о техноценозах [16,26-28]. В этом смысле нельзя сравнивать дерево,
порождающее другое дерево, с ложем (лопатой, автомобилем, компьютером,…), т.к. ложе – это аналог лишь одной клетки древесной ткани, а уж
она, конечно же, существуя отдельно, породить дерево не сможет.
Дерево – это функционально законченная биологическая система
(особь). Если проводить аналогию с технической реальностью, то дерево
необходимо сравнивать также с функционально законченной технической
системой, причем соответствующего стратификационного уровня. Как будет показано ниже, такой системой является техноценоз. Естественно,
Аристотелю подобная системная неточность простительна, т.к. во времена
античности ни о каких техноценозах речь идти не могла. Их просто не было. Однако как могут этого не понимать современные философы, непонятно. Ведь воистину надо быть слепым, чтобы не видеть вокруг себя принципиально новые по своей онтологической сущности объекты, уже сто лет
функционирующие в современной технической реальности.
Обсуждая общность реальностей окружающего мира, рассмотрим
первый и второй законы (начала) термодинамики, а также их действие в
технической реальности. Первое начало термодинамики представляет собой известный всем закон сохранения энергии. Его выполнение в неживой
и биологической реальностях давно уже является каноническим и сомнению не подвергается. Что касается технической реальности, то здесь, кажется, также никто не посягает на закон сохранения энергии. Хотя, по
правде говоря, встречаются даже обремененные учеными степенями индивидуумы, которые заявляют, что данный закон выполняется не везде (!).
Точнее, они говорят, что признают его всеобщность, однако при этом как
бы есть области, где вообще физические законы по какой-то таинственной
причине не действуют (не иначе, снова пресловутое расщепление сознания). И тут же добавляют, что такой областью является социальная жизнь.
По всей видимости, примерами «нарушения закона сохранения энергии»

– 47 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

они всерьез считают речи всякого рода политиков, произносящих повсеместно с самых высоких трибун такие несуразицы, что остается только диву даваться, где эти политики учились, и учились ли вообще.
Теперь о втором начале термодинамики (принципе максимума энтропии), общее толкование которого достаточно ярко выразил Аристотель,
когда сказал: «Природа ничего не делает напрасно, а было бы напрасным
совершать многим то, что может быть сделано меньшим. Природа проста и
не роскошествует излишними причинами вещей» [2]. Еще мы можем сказать, что в любой системе максимальная энтропия достигается в том случае, когда ресурсы равномерно распределены между подсистемами. В диалоге «Горгий» Платон называет это состояние геометрическим равенством. Он по обыкновению образно говорит: «…как много значит и меж
богов, и меж людей равенство – я имею в виду геометрическое равенство…» [45]. Чрезвычайно интересным представляется соотнесение «геометрического равенства» Платона со вторым началом термодинамики, в
свою очередь напрямую связанным с законом оптимального построения
техноценозов. Вопрос этот чрезвычайно сложен и до конца не исследован.
Однако мы позволили себе некоторые умозаключения, которые касаются
применения техноценологического подхода при рассмотрении социальных
систем (см. нашу статью по адресу: http://gnatukvi.ru/macro.htm).
Как представляется, ключевым в применении принципа максимума
энтропии является правильное выделение эволюционирующей системы.
Любая попытка «приспособить» второе начало термодинамики к объекту,
не отвечающему требованиям системности, может завести в тупик. Наиболее ярким примером в этом смысле являются биологические организмы.
Если рассматривать в качестве эволюционирующей системы отдельную
особь, мы как будто приходим к согласию со вторым началом. С течением
жизни, старением и умиранием организм увеличивает энтропию. Однако
если рассматривать биоценоз как сложную систему, то его эволюция связана с усложнением и развитием (несмотря на то, что отдельные особи постоянно умирают). Этот факт очевиден сам по себе, однако совсем непонятно, почему многие эти процессы считают противоречащими второму
началу термодинамики? И дело здесь не просто в констатации того факта,
что энтропия не является мерой хаоса [61]. Ведь никто не отвергает сам
принцип максимума энтропии (то, что она в изолированной системе
непрерывно возрастает). Причина, скорее всего, заключается в принципиальной системной ошибке, которую допускают многие исследователи.
Например, если рассматривать оптимальное состояние биоценоза, в
котором устойчиво сосуществуют несколько слонов, сотня волков, тысяча
зайцев и миллионы саранчи, то какой энтропией характеризуется это состояние – максимальной или, наоборот, минимальной? Учитывая, что к
этому состоянию система эволюционирует спонтанно, ответ на вопрос носит принципиальный характер. Анализ системы-биоценоза с использова-

– 48 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

нием видовых и ранговых распределений показывает, что если вычислять
энтропию, считая каждую отдельную особь полноправным элементом
биоценоза, то гомеостатическое состояние системы характеризуется минимальной энтропией. А если таким элементом считать популяцию, то это
же состояние будет соответствовать максимальной энтропии [16]. Таким
образом, принцип максимума энтропии в биоценозе, безусловно, выполняется, важно лишь правильно определить эволюционирующие системы. В
самом деле, разве в биоценозе эволюционирует отдельный волк или заяц?
Эволюционирует популяция, т.к. между особями существует генетическая
связь, несводимая к физико-химическим взаимодействиям и имеющая
принципиальное значение с точки зрения эволюции.
Рассмотрим, как выполняются начала термодинамики в техноценозах. Суть закона сохранения энергии в применении к техноценозам заключается в том, что суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия, из которых состоит техноценоз, в совокупности с суммарными энергетическими затратами, необходимыми для обеспечения их
эксплуатации, в энергетическом выражении всегда равны совокупному полезному эффекту, который можно извлечь в процессе функционирования
данного техноценоза [13,16]. Принцип максимума энтропии применительно к техноценозам можно изложить следующим образом: энтропия естественно развивающегося техноценоза возрастает и достигает максимума,
когда суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по популяциям техники, то есть произведение энергетического ресурса, необходимого для изготовления одного изделия, на их количество в техноценозе есть величина
постоянная для всех технических видов [13,16,20].
Добавим, что состояние техноценоза с максимальной энтропией,
наряду с равномерным распределением энергетических ресурсов по популяциям, одновременно характеризуется максимальной несимметрией их
распределения по отдельным особям. Посмотрим, к чему это приводит.
Максимальная неравномерность распределения ресурсов по особям дает
наибольшее разнообразие технических изделий. Это позволяет добиваться
максимальной функциональной гибкости при выполнении разнообразных
задач в рамках техноценоза в условиях неожиданных изменений окружающих условий. В свою очередь равномерное распределение ресурсов по
популяциям технических изделий создает наиболее благоприятные условия для функционирования обеспечивающей инфраструктуры техноценоза. Дело в том, что системы управления, ремонта, снабжения и другие ориентированы на обеспечение именно видов техники. Вот мы и получаем
максимальный положительный эффект при минимальных затратах (своего
рода «аристотелевский минимакс»).
Разбор начал термодинамики ранее позволил нам впервые сформулировать, математически описать и практически приложить закон опти-

– 49 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 2

мального построения техноценозов [13,16,20], который гласит, что оптимальным является техноценоз, в котором имеется такой набор технических
изделий-особей, который, с одной стороны, по своим совокупным функциональным показателям обеспечивает выполнение поставленных задач, а с
другой – характеризуется максимальной энтропией, т.е. суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по популяциям техники.
Закон оптимального построения техноценозов позволяет перейти к
констатации взаимосвязи, которая является, одной из важнейших в практическом плане. В ней видится теоретическая основа методологии оптимизации техноценозов. В настоящее время удалось теоретически показать и
эмпирически подтвердить объективно существующую фундаментальную
взаимосвязь между уровнем параметров технических изделий, с одной
стороны, и количеством этих изделий в техноценозе – с другой [12,16,20].
Имеются довольно сложные математические конструкции, отражающие
эту связь и показывающие, что она обратная. Чем более сложным, дорогим, уникальным, большим является техническое изделие, тем меньшее их
количество должно входить в устойчивый техноценоз и наоборот.
Учитывая сформулированную взаимосвязь, нетрудно осознать, что
сколь угодное отклонение параметров разрабатываемых или модернизируемых технических изделий от значений, которые задаются степенью массовости этих изделий в техноценозе, неизбежно повлечет за собой адекватные изменения параметров, характеризующих обеспечивающие системы. Попытка внедрения подобного технического решения в инфраструктуру устойчивого техноценоза неотвратимо приведет к его дестабилизации. При этом совершенно неважно, в какую сторону предполагается отклонение параметров. Верно и обратное: техноценоз будет дестабилизирован также и в том случае, если количество технических изделий увеличится сверх нормы, диктуемой их видообразующими параметрами.
Таким образом, под техникой понимается целостность, включающая
исходные продукты (материалы и субстрат, прошедшие первичную обработку и соответствующие стандартам); здания и сооружения (строения,
возведенные в соответствии с утвержденными проектами и планами); технические изделия (нефункционирующие простые системы, изготовленные
на основе норм и стандартов); технические объекты (функционирующие
сложные системы, созданные в соответствии с проектами и стандартами);
отходы производства (элементы и поля, соответствующие стандартам и
подготовленные к утилизации). Однако, решая задачу онтологического
осмысления техники, нельзя оставаться в рамках собственно этого понятия, а надо говорить о технической реальности, стоящей в ряду «неживая –
биологическая – техническая». Подобное фундаментальное толкование
технической реальности позволяет разрабатывать специфическую методологию, основанную на законе оптимального построения техноценозов.

– 50 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

1.3. Техническая реальность в окружающем мире
Отправным принципиальным моментом в технократической парадигме развития Вселенной является осмысление объективности технической реальности. Однако следует согласиться с тем, что констатировать
реальность техники и говорить о технической реальности – далеко не одно
и то же. В первом случае утверждение о реальности техники (объектов,
технических изделий) нам вполне понятно как противопоставление нереальному, существующему лишь в нашем сознании. Если же речь идет о
технической реальности как полноценной подсистеме, одном из слоев, горизонтов окружающей действительности, то это имеет уже другой – всеобщий метафизический смысл.
Техническую реальность, как и любую другую, невозможно осмысливать лишь в одной плоскости. Для этого требуется исследование сразу
нескольких измерений: первое – объективность и существенная особенность простейших элементов технической реальности (технических особей, изделий); второе – реальность ее организованных систем (техноценозов); третье – ее всеобщность в рамках окружающего мира; наконец, четвертое – принципиальная (в настоящее время потенциальная) самостоятельность, самоцельность технической реальности.
Что касается объективности технических изделий, то здесь особых
сложностей как будто нет. В понимании существенной особенности технических изделий нам ближе всего определение М. Хайдеггера, рассматривающее их как некий «по-став» (Ge-stel). Однако этот «по-став» интерпретируется не как производящее добывание человеком тех признаков вещей, которые необходимы и полезны ему, а как всеобщее творческое преобразование неживой, биологической и технической реальностей, сопровождающееся рождением новых признаков, полезных вообще, эволюционно. Удивительно, но попытка увидеть особенность техники привела к универсальному определению, снимающему эту особенность содержательно и
оставляющему лишь формально. Нетрудно увидеть, что оно принципиально применимо и к биологическим видам, и даже после некоторых телеологических усилий – к неживой реальности в целом.
И здесь вновь возникает проблема преодоления мировоззренческого
антропоцентризма. Связано это в данном случае с особой интерпретацией
понятия полезности. Как видим, в технократической (более точно – ацентрической) концепции полезность относится к миру в целом, причем миру,
будучи взятому вместе с его потенциальными формами. Другими словами,
понятие полезности соотносится с конечной целью развития мира. Очевидно, что для тех, кто еще не готов отойти от антропоцентрической точки
зрения, подобная постановка просто немыслима.

– 51 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

Вторая, более сложная, плоскость осмысления технической реальности связана с ее организованными системами – техноценозами. Для того
чтобы усвоить весьма сложное понятие «техноценоз», обратимся к примерам. Рассмотрим такую техническую систему, как автомобиль. Он состоит
из отдельных агрегатов, блоков и деталей, которые объединяются в подсистемы (топливная, смазки, трансмиссия и др.). Между элементами автомобиля имеются связи (механические, электрические, гидравлические, пневматические), описываемые законами Ньютона – Ома – Кирхгофа – Гука.
Нам понятна природа этих связей (назовем их сильными). Теперь рассмотрим всю совокупность автомобилей региона, которую, хотя и с большой
натяжкой, можно назвать некой транспортной системой. Не вдаваясь в детали, отметим лишь, что какие-то связи между элементами этой системы
(отдельными автомобилями) как будто имеются (одно государство, одни
климатические условия, законы, правила, один авторынок и многое другое), однако эти связи исчезающе слабы.
Рассмотрим, наконец, промежуточную систему, например, отдельно
взятый таксопарк в нашем городе. С одной стороны, он тоже состоит из
несвязанных друг с другом автомобилей и в этом смысле похож на разобранную уже нами транспортную систему региона. Однако связи между
автомобилями в таксопарке, хотя и не являются сильными (описываемыми
законами Ньютона – Ома – Кирхгофа), намного сильнее, чем исчезающе
слабые связи между автомобилями в транспортной системе региона (для
простоты назовем их формальными). В таксопарке мы находим единую
систему управления в лице директора, его аппарата, завязанных в структуру подчиненности; систему всестороннего обеспечения (хранение, техническое обслуживание, ремонт, снабжение, подготовка кадров и др.); общую территорию и сходные условия работы. И, наконец, главное –
таксопарк функционирует с общей целью, которую приближенно можно
определить как получение наибольшей прибыли от перевозки пассажиров
при наименьших затратах на всестороннее обеспечение этого процесса.
Таким образом, существуют системные объекты, отдельные элементы которых, с одной стороны, достаточно независимы и не связаны между
собой жестко (механически, электрически, гидравлически и т.д.), а с другой – объединены связями другого типа (слабыми), определяемыми единой
системой управления, снабжения, эксплуатации, а также общей целью
функционирования. Кроме того, эти объекты ограничены в пространстве и
времени. Их мы и называем техноценозами. Если продолжить примеры, то
техноценозом можно считать завод, крупный магазин, группировку войск,
региональный электротехнический комплекс, космическую станцию,
крупное судно и многие другие объекты. Можно сказать, что техноценозы
возникли во второй половине ХХ века, хотя зарождаться стали уже, видимо, сто – двести лет назад. И это притом, что собственно техносфера существует со времени возникновения человека, т.е. уже миллионы лет.

– 52 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

Что же принципиальное отличает техноценозы от отдельных технических изделий? Во-первых, это тип связей (в техноценозах – слабые, в
технических изделиях – сильные). Во-вторых, количество элементов, из
которых состоит изделие, конечно и точно определено конструкторской
документацией, а количество элементов техноценоза практически бесконечно (математически – счетно). Это нелегко воспринять, однако для нас
очевидно, что если мы начнем последовательно перебирать элементы техноценоза, то не успеем дойти до конца, а начало уже изменится, т.е. мы
будем иметь дело уже с другим объектом исследования. В-третьих, границы технического изделия четко определены все той же конструкторской
документацией и здравым смыслом, а границы техноценоза для нас нечетки, размыты. Дело в том, что любой техноценоз находится в какой-то инфраструктуре и коренится в ней тысячами связей различного типа
(электро-, водо-, газоснабжение, связь, телекоммуникации, управление,
кадры, менеджмент, отходы, реализация продукции, медицина, отдых и
др.). Аналогично – биоценозы. Ведь нам очень трудно точно определить,
где проходит граница саванны, леса, болота или луга.
В-четвертых, техническое изделие достаточно полно и однозначно
определяется системой параметров (длина, ширина, объем, масса, надежность, ремонтопригодность и др.). Для техноценоза подобной системы параметров не существует и, как следствие, – не существует единой конструкторской документации на техноценоз. Кроме того, о двух изделиях
можно говорить, что они одинаковы (во всяком случае, в пределах паспортных характеристик), хотя и возможен разброс параметров, но об этом
несколько позже. Техноценоз всегда индивидуален и неповторим (нет двух
одинаковых заводов, таксопарков, дивизий, городов). В-пятых, если для
техноценоза существует понятие «развития», как необходимое, существенное, необратимое, содержательное, целенаправленное изменение
(движение во времени), то для отдельного изделия такого понятия не существует. И хотя в процессе своего жизненного цикла любое изделие, безусловно, изменяется, однако последнее лишь формально и несущественно
(связано, как правило, с процессами износа и старения).
Имеется еще одно отличие техноценоза от отдельного изделия, имеющее чрезвычайно важное методологическое значение. Однако прежде
чем говорить о нем, нам необходимо ввести еще ряд понятий. Прежде всего поговорим о том, что такое вид и особь в техноценозе. Возьмем отдельное техническое изделие, например, электродвигатель на металлургическом заводе (последний является техноценозом). При этом будем рассматривать совершенно конкретный двигатель марки 7АО (заводской номер
7729324, выпуска 1987 г.), который приводит во вращение станок токаря
Иванова. Очевидно, что мы имеем дело с изделием-особью, которое индивидуально, неповторимо и существует во Вселенной в единственном экземпляре. Однако, как мы уже заметили, это индивидуальное изделие обо-

– 53 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

значено определенной маркой, т.е. можно судить, что данный электродвигатель представляет вид 7АО. Таким образом, мы имеем дело уже с определенной классификацией, в которой каждое техническое изделие есть
особь и одновременно оно же всегда представляет какой-то вид. Понятие
вид восходит к философским категориям содержание и форма, сущность и
явление. Можно сказать, что вид есть некоторое идеальное представление,
объединяющее определенное количество технических изделий информацией об их конструкции и технологии изготовления (комплект конструкторско-технологической документации). Важно понимать, что вид техники
определяется абсолютно точно документами, однако реальные технические изделия – представители данного вида, будучи выпущены на заводе
по соответствующей документации, в своих реализованных параметрах
могут несколько отличаться (и всегда отличаются) от идеальных. Это отличие задается достижимой и целесообразной точностью изготовления,
возможностями инструментов и самого человека (если он участвует в производственном процессе). При этом мы не говорим о браке («уродстве»),
когда параметры изделия выходят за допустимые видовые рамки.
Время дать точные определения. Особь – выделенный, далее неделимый элемент технической реальности, обладающий индивидуальными
особенностями и функционирующий в индивидуальном жизненном цикле.
Вид – основная структурная единица в систематике технических изделий,
определяющая совокупность качественных и количественных характеристик, отражающих сущность однородной группы изделий, изготовленных
по одной конструкторско-технологической документации.
Усвоив основные понятия, мы можем переходить к методологии исследования этих объектов. Однако необходимо сначала вспомнить о том,
что не рассмотрено еще одно важное отличие техноценоза от технического
изделия-особи. Для примера рассмотрим магазин, в котором можно приобрести значительное количество разнообразного товара. Находим в нем отдел, где продаются самые различные ручки (от «Паркера» с золотым пером
до пластмассовых шариковых). Перебрав все ручки, мы увидим, что здесь
имеется определенное число видов, каждый из которых представлен некоторым количеством ручек-особей. Кстати, совокупность всех технических
изделий одного вида из состава конкретного техноценоза называется популяцией. Так вот, популяции ручек-видов в магазине различны, однако об
этом несколько позже. Возьмем популяцию одного из видов шариковых
ручек. Мы уже знаем, что по своим параметрам (длина, ширина, масса, емкость стержня, надежность пишущего элемента, прочность корпуса и др.)
эти ручки близки друг к другу, но несколько различаются. Однако теория
вероятностей и математическая статистика говорят, что всегда эмпирически можно определить так называемые среднестатистические параметры.
В простейшем случае – это среднее арифметическое значение, вычисляемое для всей совокупности ручек отдельно по каждому параметру.

– 54 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

Вспомним, что до сих пор мы говорим о совокупности ручек одного
вида (популяции). Рассмотрим совокупность всех ручек в магазине (семейство ручек). Математически определить усредненные параметры для всего
семейства ручек никакой сложности не представляет. Однако если в первом случае усреднение давало нам весьма важные обобщающие данные, то
во втором – мы получаем совершенно бессмысленные цифры. На самом
деле, зачем нам знать среднюю массу ручки? Или, к примеру, среднюю
надежность пишущего элемента (учитывая, что рассматривались и очень
дорогие «Паркеры», и дешевая пластмасса)? Никакой полезной информации эти данные не содержат. Но это еще не все. Кто-то может сказать, что
ему интересно было бы узнать среднюю стоимость ручки в магазине. Ценность подобной информации весьма сомнительна, но тем не менее. Вычислить среднюю стоимость ручки в любом магазине, конечно же, можно.
Следует только учесть, что при расчетах мы должны суммировать стоимость каждой отдельной ручки-особи (если шариковых ручек за пять рублей в магазине тысяча, то мы должны просуммировать тысячу раз по пять
и т.д.). Отсюда ясно, что среднее значение, характеризующее этот магазин,
никак несопоставимо с любым другим, т.к. набор видов ручек в нем другой, да и количество совсем не то. В пределе гипотетически можно говорить о средней стоимости всех ручек в мире, однако пока вы будете ее
подсчитывать, какой-то завод выпустит новую ручку, и расчеты потеряют
первоначальный смысл. С другой стороны, можно говорить о средневидовой стоимости ручки в магазине, полученной после усреднения стоимостей, записанных на всех ценниках рядом с ручками на витрине. Однако
эта цифра сродни пресловутой «средней температуре по госпиталю» из
анекдота и совершенно ни о чем не говорит, т.к. одну и ту же цифру мы
можем получить, если имеем, например, в одном магазине два вида ручек,
один из которых стоит тысячу, а другой – десять рублей, а в другом – один
вид стоимостью пятьсот пять рублей.
И еще один аспект этой проблемы (более важный). Если мы вычислим средний параметр для всех ручек одного вида в одном магазине, а затем прибавим к ним ручки этого же вида из другого, то получим очень
близкое значение. Более того, чем больше мы будем увеличивать выборку
(совокупность анализируемых ручек), тем ближе среднее значение параметра будет к тому, которое записано в конструкторской документации на
данный вид ручек. Если же, вычислив средний параметр всех ручек (всех
видов) в магазине, мы начнем увеличивать выборку и снова усреднять, то
вскоре с удивлением обнаружим, что среднее значение параметра отнюдь
не стремится к какой-то фиксированной величине, а постепенно изменяется. Это еще больше снижает информационную ценность усредненных параметров, вычисленных для ручек всех видов в магазине.
Таким образом, привычный аппарат теории вероятностей и математической статистики не пригоден для исследования техноценозов, но при

– 55 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

этом остается весьма полезным при рассмотрении совокупности технических изделий одного вида. Значит, для исследования техноценозов нужен
особый, так называемый техноценологический подход, методологическим
ядром которого является ранговый анализ.
Вспомним, что мы до сих пор, рассматривая специфику техноценозов, говорили лишь о гносеологическом аспекте. Онтологическая же сущность техноценозов видится в наличии взаимосвязи между техническими
изделиями, реализующей информационный отбор и тем самым создающей
побудительные предпосылки к творческому преобразованию неживой,
биологической и технической реальностей. И вновь в своих рассуждениях
мы приходим к необходимости соотнесения с целью развития мира. В любом случае, для нас становится очевидным, что техноценозы реальны, т.к.
они реальны и содержательно (состоят из реально существующих изделий)
и формально (реализуют всеобщие законы). Кроме того, ясно, что их выделение необходимо онтологически [13,16,19,20].
Всеобщность технической реальности в рамках окружающего нас
мира также должна быть рассмотрена с нескольких сторон. Прежде всего
заметим, что, применяя к технической реальности категорию всеобщего,
мы осознаем большой риск, связанный с очевидными ограничениями технического: во времени (с момента возникновения человека); в пространстве (в границах существующей ныне техносферы); в структуре (от атомарного уровня до ближнего космоса). Однако если посмотреть внимательно, становится ясным, что ограничения технической реальности носят
непринципиальный, относительный характер, а сама она имеет явно выраженный абсолютный «потенциал всеобщности».
Самым важным для нас представляется то, что техническая реальность наделяется принципиальной самостоятельностью, самоцельностью
развития. Именно здесь закладываются основы понимания техноэволюции,
что позволяет нам усматривать как направление развития (неживая – биологическая – техническая реальность), так и главную движущую силу (информационный отбор). Главным видится то, что в неживой природе эволюционирует мир в целом, в биологической развиваются виды, а в технической реальности должны появиться объекты, способные эволюционировать самостоятельно как единичные. При этом происходит поступательное
усложнение структуры единично эволюционирующего объекта, объединение в нем все больших таксонов классификации сущего, усиление и расширение взаимосвязи. Одновременно укрупняясь, эволюционирующие
единичные начинают объединяться в единое. Не исключено, что Вселенная когда-то начнет вновь эволюционировать в целом. Замкнется очередной виток изменения мира, однако на более высоком уровне.
Попытаемся исследовать каждый из уровней развития материи, которую мы рассматриваем в ряду реальностей «неживая – биологическая –
техническая». Причем делать это будем только по наиболее важным осно-

– 56 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

ваниям (табл. 1.1). Для нас несущественно, какая реальность из какой возникла, в какой момент это произошло, как и по какой причине. Не существенна также и роль человека в данном процессе (имеется в виду, что антропоцентричность мы уже преодолели). Более того, несущественно и то,
что по известным причинам свое рассмотрение мы вынуждены ограничивать фактическим материалом планеты Земля.
Первый уровень – неживая реальность отличается простейшей классификацией, в которой мы выделяем мир в целом и особь в частности.
Напомним, что онтологический классификационный таксон выделяется
прежде всего на основании определения нового уровня использования информации. Так вот, в неживой материи информация присутствует только
на уровне мира в целом в виде физических законов. Неживой мир развился
одномоментно и спонтанно, разумный агент, если и присутствовал, то
лишь в момент создания, когда закладывались физические законы. Подчеркнем здесь отсутствие понятия вид. Иногда ошибочно отождествляют
эйдетическое человеческое понятие о предметах окружающего мира (в т.ч.
о неживых объектах) с таксономическим понятием «вид». Последнее неприменимо к неживым объектам прежде всего потому, что в данном случае отсутствует информация как объективно существующая реальность,
закрепленная на определенном материальном носителе. В этом смысле
нельзя говорить, что «камень» есть вид. Это, хотя и обозначенное семиотически, но весьма расплывчатое чисто человеческое понятие об определенном классе объектов окружающей действительности. При этом не
наличествует никакой материально закрепленной, устойчивой и объективной информации о камне как виде. Есть лишь чисто человеческое понятие,
которое, возможно, было бы совершенно непонятно инопланетянину.
Придавать информации о виде в неживой материи субстанциональный характер представляется также неправомерным. Нельзя говорить, что
видом является химическое вещество (например, кислород, водород, железо и др.), а его элементарный состав есть информация о виде. Из веществ, а
точнее из различных комбинаций элементарных частиц собственно и состоит мир – это и есть часть информации о нем.
Если пойти в рассуждениях дальше, то можно заключить, что в неживой природе понятия вида и особи вообще излишни. Все, что нас окружает, взятое помимо биологической и технической реальностей, есть неживой мир в целом. Кроме того, можно предположить, что у неживой реальности когда-то была чисто субстанциальная неформальная стадия (быть
может, это было еще до Большого взрыва, породившего Вселенную). Интересными в русле наших рассуждений представляются также и последние
исследования структуры субэлементарных частиц. Таким образом, в неживой реальности нет никакой другой онтологически содержательной формы, кроме Вселенной в целом, которая, безусловно, обладает информацией
в виде законов, на основе которых она изменяется (табл. 1.1).

– 57 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

– 58 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

Определив фундаментальную классификацию и уровень использования информации в неживой реальности, охарактеризуем ее эволюцию.
Прежде всего отметим на первый взгляд спорный момент. Дело в том, что
скорость эволюции неживой реальности локально можно определить как
нулевую. Иными словами, наша Вселенная, будучи взята без биологической и технической реальностей, постоянно изменяясь, тем не менее, не
эволюционирует. В этом смысле онтологически значимые эволюционные
скачки Вселенной связаны лишь с возникновением биологической жизни и
позже зарождением технической реальности. Об эволюции неживой материи можно было бы вести речь только в том случае, если предположить
множественность вселенных, образующих некую гиперструктуру, которую
можно было бы назвать Метавселенной. Следует отметить, что подобные
гипотезы высказываются в последнее время.
Если признать, что неживая реальность эволюционирует, то ее единичным эволюционирующим объектом является Вселенная в целом, что
становится понятным в свете вышесказанного. При этом уровень отбора
является глобальным в масштабах Метавселенной. Движущей силой является информационный отбор, осуществляющийся на уровне физических
законов. Если же считать, что Вселенная едина и бесконечна, то следует
констатировать отсутствие эволюционного процесса в неживой реальности, взятой отдельно от других реальностей.
Хотелось бы особо обратить внимание отдельных философов на то,
что классификация реальностей, представленная в таблице 1.1, осуществляется по определенным четким критериям, составляющим необходимую
и достаточную группу (более подробно об этом – см. п. 1.2 в [20]). Дело в
том, что зачастую в беседах о технической реальности сталкиваешься с
тем, что оппоненты готовы часами напролет без всякой критериальной основы рассуждать о чем угодно. Однако как только предлагаешь им попытаться перевести свои рассуждения в русло естественной человеческой логики и понятной критериальной системы, они сразу начинают махать руками и говорить, что это уже, видите ли, не «утонченная философская рефлексия», а некое «физикалистское огрубление». И как хотите.
Второй уровень нашей классификации – биологическая реальность
(табл. 1.1). При переходе от неживой к биологической форме существования материи мы констатируем прежде всего фундаментальный сдвиг в
классификации реальности. Наряду с миром в целом и особью в частности
возникает новый онтологический классификационный уровень – биологический вид. Основным критерием, по которому мы выделяем новый уровень, является наличие у биологического вида информации (в смысле приведенного выше нашего определения), существующей в генотипе физиологически неотделимо от особи. Как известно, это позволяет биологическим видам эволюционировать с низкой скоростью, которая задается «слепым» (без целеполагающей воли) характером межвидового информацион-

– 59 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

ного (естественного) отбора. Характер отбора в данном случае определяется отсутствием разумного агента, а его скорость задается неотделимостью
генотипа (информации о виде) от особи. Неотделимость информационного
носителя от особи имеет, как мы увидим позже, принципиальное значение.
То же, что современная биологическая наука научилась отделять молекулу
ДНК и манипулировать ею, видится здесь несущественным. Дело в том,
что подобная операция возможна лишь с участием технической реальности
и в естественной биологической среде принципиально невозможна.
Третий уровень – техническая реальность (табл. 1.1). Из рассматриваемого ряда сосуществующих реальностей в рамках технократической
парадигмы более всего нас интересует техническая, так как, во-первых,
она является высшей по тем основаниям, о которых уже сказано, а вовторых, мы стоим у истоков формирования технической реальности, и
наша судьба неразрывно связана с ней. Беспрецедентный сдвиг в классификации сущего, связанный с возникновением технической реальности,
заключается в выделении принципиально нового таксона. Наряду с миром
в целом, видом и особью возникает ценоз – объект, одновременно сочетающий в себе признаки вида и особи. Как вид он имеет генетическую информацию, которая физически от него отделена и существует в виде документа, а как особь он существует и индивидуально функционирует в
окружающей действительности. Техноэволюция выходит на принципиально новый уровень благодаря тому, что, во-первых, появляется разумный
агент, осуществляющий отбор (человек и/или техника). Во-вторых, то, что
информация физически отделена от особи (ценоза), позволяет осуществлять элементарный акт отбора на уровне документа (на информационном
уровне без эмпирического воплощения). В-третьих, отбор в целом становится межорганизменным и целенаправленным.
Каким же видится современный этап развития технической реальности в контексте всего изложенного. В настоящее время в техносфере зарождаются (как когда-то протожизнь из неживой природы) объекты (ценозы, техноценозы), которые в перспективе будут способны сами воздействовать на свой материальный носитель информации с целью развития в
условиях конкуренции (воздействовать на свой генотип и в этом смысле
самоэволюционировать). Однако нынешнее состояние технической реальности можно сравнить лишь с протожизнью (причем, на ранней стадии
развития). Основная масса наших технических изделий – это только своего
рода аналоги органических макромолекул. Вероятно, лишь отдельные из
них уже можно уподобить примитивным одноклеточным (например, станцию «Альфа»), а современный завод или город – это всего лишь «лужа,
кишащая технической протожизнью».
Сегодня очень трудно представить себе продукты долгосрочной эволюции технической реальности, которые можно было бы назвать некими
гипербионтами (это когда из «одноклеточных» возникнут «черви», «ля-

– 60 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 3

гушки», «слоны» и, более того, – «мыслящие»). Можно лишь гипотетически судить об их облике и свойствах, хотя в современной фантастической
литературе подобный образ иногда узнается. Наиболее яркие примеры:
«Рама» А. Кларка и «Реликт» В. Головачева. Тем не менее, уже сейчас
можно сформулировать отдельные принципиальные соображения, касающиеся гипербионтов. Во-первых, это объекты ценологического типа (в основе своей технические и включающие элементы биологические, в т.ч. человека). Во-вторых, это объекты самоорганизующиеся (что всегда отличало жизнь от протожизни). Наконец, в-третьих (и это самое важное), их
принципиальное отличие от биологической реальности заключается в том,
что они будут способны воздействовать на свой генотип. Это позволит гипербионтам эволюционировать на уровне единичного, скорость же эволюции при этом существенно возрастет.
Особым образом следует оговорить, хотя бы в самых общих чертах,
далекое будущее технической реальности. В таблице 1.1 приводится характеристика некой гипотетической реальности, следующей после технической. Она названа гипертехнической. Формальная логика развития с
учетом принятой критериальной системы позволяет предположить, что ее
будет характеризовать появление высших материальных форм, состоящих
из совокупности ценозов и называемых здесь гиперценозами. Единичным
эволюционирующим объектом при этом становится часть гиперценоза, а
отбор – внутриорганизменным. Это позволит достичь сверхвысокой скорости эволюции. Однако главным видится то, что именно на этом уровне
развития материи впервые единичный объект эволюции перестанет отрицаться собственно эволюционным отбором, что в определенном смысле
уподобит гиперценозы Вселенной в целом. Остается лишь набраться храбрости, глубоко вздохнуть и предположить, что это и есть цель эволюции
нашего мира (в онтологическом смысле).
Таким образом, представляется возможным дать следующее определение, естественно вытекающее из приведенных рассуждений и имеющее
большое значение с точки зрения дальнейшего изложения материала. Техническая реальность в рамках технократической парадигмы рассматривается как стоящая в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая», объективно существующая всеобщая, самоэволюционирующая форма материи, субстанциальными элементами которой являются
технические изделия, обладающие существенной особенностью в приспособленности к творческому преобразованию, сопровождающемуся возникновением эволюционно полезных новых признаков, а системной формой организации выступают техноценозы, онтологическая сущность которых заключается в наличии между техническими изделиями взаимосвязи,
реализующей информационный отбор и тем самым создающей побудительные предпосылки к творческому преобразованию реальностей.

– 61 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

1.4. Гипертехническая реальность и гиперценоз
Введение понятий гипертехнической реальности и гиперценоза требует отдельного обсуждения. Начнем, как обычно, с формальных определений. Гипертехническая реальность – реальность, следующая за технической, продолжающая онтологический ряд реальностей «неживая – биологическая – техническая» и характеризующаяся появлением высших материальных форм (гиперценозов), состоящих из совокупности ценозов. Единичным эволюционирующим объектом при этом становится часть гиперценоза, а отбор – внутриорганизменным. Это позволит достичь сверхвысокой скорости эволюции. Однако главным видится то, что именно на этом
уровне развития материи впервые единичный объект эволюции перестанет
отрицаться собственно эволюционным отбором. Гиперценоз – единичный
эволюционирующий объект гипертехнической реальности, состоящий из
совокупности ценозов и не отрицающийся собственно эволюционным отбором. Охарактеризуем гипертехническую реальность с точки зрения
классификационных параметров, введенных ранее в наших работах (обобщение – см. в п. 1.2, а также в наших работах [6,8,11-15,20]).
Первый параметр – фундаментальная классификация (см. табл. 1.1) –
показывает онтологические классификационные таксоны, присутствующие в стратификационной структуре реальности, которые при переходе в
ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» наращиваются и детализируются от простейшего уровня «реальность в целом»
(в неживой реальности) до «реальность в целом – гиперценоз – ценоз –
вид – особь» (в гипертехнической реальности). Важно учесть, что онтологический классификационный таксон выделяется прежде всего на основании определения нового уровня использования информации, под которой
понимается объективно существующая и закрепленная на определенном
материальном носителе формализованная прескриптивная система воспроизводства реальностей. Принципиально важным здесь видится обсуждение отличия гипертехнической реальности от технической.
Информация о видах технической реальности хранится в форме документов, содержащих совокупность конструкторско-технологической документации, по которой можно воспроизводить технические особи. Кроме
того, мы помним, что специфической особенностью технической реальности, принципиально отличающей ее от биологической, является то, что
информация здесь хранится отдельно от особей. В чем же в этом смысле
специфика гипертехнической реальности? Если в технической реальности
в качестве элементарной информационной единицы выступает вид, то в
гипертехнической реальности подобной единицей станет техноценоз. Таким образом, движение от технической реальности к гипертехнической
будет ознаменовано, прежде всего, переходом от исследования, проекти-

– 62 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

рования, изготовления и использования видов технических изделий к исследованию, проектированию, изготовлению и использованию техноценозов. Причем это совсем не означает, что перестанут выпускаться и эксплуатироваться чайники, утюги и кофемолки, просто изделия, с помощью которых будут греть, гладить и молоть станут, по сути, техноценозами. По
всей видимости, в далеком будущем с точки зрения онтологического и
гносеологического осмысления технической реальности уже мало кого будут интересовать отдельные виды технических изделий, а основным классификационным таксоном станут техноценозы.
Здесь просматривается следующая диалектика. В древности на заре
человечества технические изделия в основном изготавливались как единичные образцы, информация о воспроизводстве которых в самой общей
форме устно передавалась от человека к человеку, из поколения в поколение. Вести речь о видах технических изделий на данном этапе можно
весьма и весьма условно, т.к. вид зачатую был представлен лишь одной
или несколькими особями, а информация никаким образом документально
не закреплялась. Тем не менее, на этом этапе развития уже существовала
техническая реальность и шла, хоть медленно и неоднозначно, техноэволюция. По мере развития человечества возникает письменность, формируются философские и математические основы научного подхода к технике и технической реальности, что создает предпосылки для создания документов, содержащих в себе информацию о видах технических изделий.
Наконец возникает промышленное производство, по сути предполагающее
массовое тиражирование технических особей на основе документов, закрепляющих в себе информацию о видах техники. Данный этап развития
технической реальности затем дополняется формированием глобальных
рынков сбыта технических изделий, что подключает цикл информационного отбора и запускает техноэволюцию на полную скорость.
Постепенно начинают зарождаться техноценозы как новая форма
существования технической реальности. Первоначально техноценозы
насыщаются техническими изделиями, по сути, стихийно в процессе создания и объединения между собой пространственно-технологических
кластеров, организационных подсистем техноценозов, взаимосвязанных,
отграниченных и обладающих целостностью с точки зрения общности
управления, технологии, территории, потребления ресурсов. Однако фундаментальные законы природы, прежде всего закон сохранения энергии и
принцип максимума энтропии, постоянно поддерживают механизмы саморегуляции, направленные на формирование структур, соответствующих
закону оптимального построения техноценозов. Человечество начинает
осознавать, что оно живет в самоорганизующемся мире техноценозов.
Наряду с формированием техноценозов на основе консолидации пространственно-технологических кластеров начинается процесс постепенного
структурного усложнения технических изделий, превращающий отдель-

– 63 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

ные особи в ценозы. Таким образом, на определенном этапе мы получаем
два типа техноценозов: макроценозы и микроценозы. Это вовсе не означает, что в технической реальности не остается места простейшим техническим изделиям, более того, в количественном плане простейшие всегда
будут составлять большинство, однако центральной системой, своего рода
детерминантом технической реальности становится техноценоз.
Расширение, взаимопроникновение, самоорганизация и унификация
макроценозов, с одной стороны, а также усложнение, интеллектуализация,
спецификация и количественное распространение микроценозов, с другой
стороны, на определенном этапе неотвратимо приведут к возникновению
более сложных систем – ценозов техноценозов или, как мы предлагаем их
называть, гиперценозов. То, что онтологически находится вне техноценоза, а именно информация, позволяющая воспроизводить реальность, на
уровне гипертехнической реальности мы уже обнаруживаем внутри гиперценоза. Следует подчеркнуть, что информация, продолжая существовать
вне технических особей, оказывается внутри гиперценоза. Это создает
предпосылки для самовоспроизводства гиперценозов, своего рода целенаправленной эволюции по частям без отрицания единичного.
Обсудим гипертехническую реальность по второму классификационному параметру – детерминанту или определителю (см. табл. 1.1), под
которым понимается ключевая подсистема, обеспечивающая в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» глобальный
эволюционный процесс. В неживой реальности в качестве детерминанта
выступает реальность в целом, возникшая и существующая на основе изначальной информации и создающая материальные предпосылки для самозарождения биологических видов. В биологической реальности детерминант – это популяция, трофически связанная с неживой реальностью
слепо эволюционирующая совокупность особей одного вида, информация
о которой неотделима от особей. В технической реальности – техноценоз,
взаимосвязанная совокупность целенаправленно эволюционирующих биологических и технических популяций, информация о которых существует
отдельно от технических особей. В гипертехнической – гиперценоз, единичный отграниченный самоэволюционирующий объект, состоящий из
совокупности техноценозов и не отрицающийся эволюционным отбором.
Очевидно, что эволюция окружающего мира приводит к усложнению детерминанта в ряду «реальность в целом – популяция – техноценоз – гиперценоз». Одновременно происходит его сосредоточение в единичном функционале, который в неживой реальности отсутствует, а далее изменяется в
ряду «биологическая особь – техноценоз – гиперценоз».
Понятие детерминанта, помимо прочего, позволяет правильно видеть
так называемый центральный образ, отражающий суть технической и гипертехнической реальностей. Очевидно, что это не тот самый пресловутый
антропоморфный робот, в придачу еще и безжалостно уничтожающий че-

– 64 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

ловека. Если говорить о нынешнем времени, то это, скорее всего, современный завод-автомат, крупная электростанция, космический корабль,
авианосец, мощный распределенный вычислительный кластер, т.е. – развивающийся техноценоз. Что в этом смысле добавится в будущем? Ясно
одно, центральным образом гипертехнической реальности станет гиперценоз: межпланетная космическая станция, способная, автономно функционируя, восстанавливаясь и развиваясь десятки или даже сотни лет, пересекать межзвездные расстояния, исследовать новые миры, обеспечивать терраформирование и заселение новых планет; полностью автоматизированный научно-производственный комплекс, осуществляющий весь цикл
производства (от НИОКР, подготовки исходных продуктов, до испытаний,
монтажа, сервисного сопровождения и утилизации) определенного номенклатурного ряда сложнейших технических изделий; самодостаточный аграрный производственный комплекс, осуществляющий полный цикл выращивания, изготовления и доставки до потребителя продовольственной
продукции широкого спектра, утилизации отходов, а также всестороннего
обеспечения собственного функционирования; социально-культурный региональный комплекс, осуществляющий весь спектр государственноуправленческих, информационных, образовательных, медицинских, культурных, религиозных и спортивных услуг в интересах отдельного города
или поселения; муниципальный инфраструктурный комплекс, функционирующий в замкнутом цикле с целью производства и обеспечения административно-территориальной единицы транспортом и всеми видами ресурсов, а также сбора и утилизации отходов; космический, орбитальный,
наземный, надводный или подводный научно-исследовательский комплекс, выполняющий фундаментальные и прикладные междисциплинарные исследования в интересах определенной отрасли знаний, имеющий все
виды обеспечения и обслуживания; автономный планетарный, орбитальный или космический оборонный, ударный или многоцелевой военнотехнический комплекс, включающий в себя как взаимосвязанную совокупность комплексов вооружения и военной техники, так и самодостаточную систему оперативного, технического и тылового обеспечения.
Наверное, данный ряд примеров можно было бы продолжить, однако
не это главное. Важнейшими признаками гиперценозов, независимо от области их функционирования, будут следующие: во-первых, структурная
сложность, предполагающая наличие взаимосвязанной совокупности техноценозов, обладающей завершенностью, ценологической целостностью;
во-вторых, достаточно высокая автономность, способность к самовосстановлению и очень длительному, измеряющемуся многими десятилетиями
и даже столетиями, устойчивому развитию (в широком смысле – эволюции) в условиях динамично изменяющейся инфраструктуры; в-третьих, и
это главное, наличие столь сложной и высокоразвитой системы управле-

– 65 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

ния, которая позволит вести речь о присутствии разумной воли, самосознания, самоотграничения и собственного целеположения.
В первом из перечисленных признаков главным видится то, что техноценозы в гиперценозе составляют ценоз (другими словами, гиперценоз –
это ценоз техноценозов). Следовательно, на гиперценоз распространяются
все номенклатурно-параметрические ограничения закона оптимального
построения техноценозов, которые, учитывая параметрическую континуальность, конвенционность границ и фрактальность видообразования, могут быть применены как к пространственно-технологическим кластерам
(в случае техноценозов – объектам), так и к составляющим техноценозам,
будучи взятым в целом. Учитывая недостаточную математическую проработку данной области ценологической теории, можем лишь предположить,
что в случае гиперценозов параметрическое пространство, рассматриваемое в уравнениях закона оптимального построения техноценозов, приобретет многомерную структуру. Кроме того, наряду с видовым и параметрическим рангами, появится дополнительный ценологический ранг, с помощью которого будут строиться ранговые распределения ключевых ценологических параметров, описывающих ранговые видовые и ранговые
параметрические распределения составляющих техноценозов. По всей видимости, это повлечет необходимость введения ряда новых понятий, таких
как ранговое гиперпараметрическое распределение, ранговое гипервидовое распределение и ряда других. Ранговый анализ гиперценозов существенно усложнится и приобретет, наряду с процедурами, направленными
на исследование структуры составляющих техноценозов, а также динамики изменения их основных параметров во времени, дополнительный комплекс процедур для исследования статики и динамики гиперструктур.
Второй признак определяет способность гиперценоза к самоэволюции по частям без отрицания целого, которая возникает благодаря тому,
что информация о составляющих техноценозах, будучи вне этих техноценозов, тем не менее, находится внутри гиперценоза. В этом видится коренное отличие гиперценоза как единичного функционала гипертехнической
реальности от биологической особи как единичного функционала биологической реальности. С одной стороны, информация находится внутри как
гиперценоза, так и биологической особи, однако здесь имеется принципиальная разница. Дело в том, что в биологической реальности воспроизводство особи нового поколения происходит вне родительской особи, а единичный акт эволюции вообще возможен исключительно за счет отрицания
родительской особи, ее отстранения от трофических ресурсов, т.к. сам
смысл биоэволюции заключается в отрицании особей, обладающих худшими фенотипическими признаками. Напротив, у гиперценоза появляется
возможность осуществлять планомерную трансформацию (в привычных
терминах – модернизацию) или даже полную замену составляющих техноценозов без отрицания целого. Вполне допустима и даже полезна конку-

– 66 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

ренция между составляющими техноценозами за ресурсы, что не только не
отрицает гиперценоз, но даже повышает его устойчивость. Очевидно, отбор при этом приобретает внутриорганизменный характер.
Особого внимания заслуживает обсуждение третьего признака гиперценоза, касающегося наличия у него разумной воли, самосознания, самоотграничения и собственного целеположения. Очевидно, что в данном
случае, по сути, речь идет о разумности, однако здесь присутствует аспект,
достаточно трудно воспринимаемый многими и касающийся, если можно
так выразиться, структуры разумности гиперценоза. Разум можно себе
представить двояко: с одной стороны, это может быть результат функционирования некоторого сконцентрированного высокоразвитого объекта
(биологического или технического мозга), а с другой стороны, мы можем
иметь дело с распределенным коллективным биотехническим (точнее –
технобиологическим) разумом. Нам данное различие представляется несущественным, т.к. в разуме главным является не субстанциальная основа
и принадлежность к той или иной реальности, а его способность к синтезирующей творческой деятельности, создающая новые идеи, выходящие за
пределы сложившихся систем, дающая способность открывать, отграничивать, отражать и целеполагать. Для многих остается не до конца ясным вопрос о принадлежности разума той или иной реальности (неживой, биологический или технической). Некоторые мыслят еще более узко и связывают разум исключительно со способностью человека мыслить, понимать,
различать, находить выход из трудных ситуаций, а также с сообразительностью, изобретательностью, уменьем предвидеть будущие события. Часто
встречается весьма заезженный штамп «искусственный разум», который
кроме как недоразумением, больше никак назвать и нельзя. В самом деле,
если в понятие «искусственный» вкладывается смысл «сделанный человеком», то что это добавляет к пониманию того, что технический разум принадлежит технической реальности, следующей за биологической, которой,
в свою очередь, принадлежит человек? Какая разница, кто кого или что делает, если мы ведем речь об эволюции реальностей? Никто же не говорит,
что неживая и биологическая реальности «сделали» биологический разум,
он возник в результате объективного эволюционного процесса, причем в
момент зарождения уже последующей технической реальности. Попробуем разобраться в этих сложных вопросах и дать обобщающее определение
разуму, максимально ориентированное на концепцию гиперценозов.
Прежде всего необходимо отграничить понятие разума от понятия
рассудка. Посмотрим, как это трактуется в Большой советской энциклопедии. Рассудок и разум – философские категории, сформировавшиеся в домарксистской философии и выражающие определенные способы теоретического мышления. Различение рассудка и разума как двух «способностей
души» намечается уже в античной философии: если рассудок – способность рассуждения – познает все относительное, земное и конечное, то ра-

– 67 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

зум, сущность которого состоит в целеполагании, открывает абсолютное,
божественное и бесконечное. У Николая Кузанского, Дж. Бруно, И. Гамана, Ф. Якоби, Ф. Шеллинга и др. сложилось представление о разуме как
высшей по сравнению с рассудком способности познания: разум непосредственно «схватывает» единство противоположностей, которые рассудок
разводит в стороны. Согласно И. Канту, основной функцией рассудка в познании является мыслительное упорядочение явлений. Разум же, пользующийся средствами рассудка, стремится постигнуть «вещь в себе», но не
достигает этой цели и остается в границах рассудка. Гегель истолковывал
рассудок как «... необходимый момент разумного мышления». Диалектический метод, по мысли Г. Гегеля, на высшей своей ступени предстает как
«... рассудочный разум или разумный рассудок». Вместе с тем Г. Гегель
отождествил рассудок с метафизическим пониманием действительности и
противопоставил его диалектике разума. С точки зрения диалектического
материализма, процесс развития теоретического мышления предполагает
взаимосвязь рассудка и разума. С рассудком связана способность строго
оперировать понятиями, правильно классифицировать факты и явления,
приводить знания в определенную систему. Опираясь на рассудок, разум
выступает как творческая познавательная деятельность, раскрывающая
сущность действительности. Посредством разума мышление осуществляет
целеполагание, синтезирует результаты познания, создает новые идеи, выходящие за пределы сложившихся систем знания.
Далее необходимо ответить на вопрос, а какой же реальности свойственна разумность. Ответ – всем, в той или иной степени и в различной
форме. Концепция пантеизма (а также и в определенной степени телеологическая концепция) провозглашает носителем разума всю Вселенную.
Это позволяет судить, что, как минимум, до возникновения биологической
реальности разумом обладала только неживая реальность, будучи взята в
целом (поскольку никаких других онтологически значимых форм в ней не
было). Биологическая реальность породила человека разумного (Homo
sapiens) как единственного (пока известного самому человеку) биологического носителя разума. Для нас очевидно, что между возникновением биологического разума и зарождением технической реальности имеется взаимосвязь, причем не только формальная. Более того, как представляется,
никакого другого способа корректно определить момент зарождения разума, кроме как по моменту зарождения технической реальности, вообще
нет. Биологический разум возникает тогда, когда возникает главный атрибут технической реальности, отличающий ее от реальности биологической, а именно информация, существующая отдельно от технических изделий-особей и позволяющая воспроизводить техническую реальность.
Собственно умение создавать, хранить и воспроизводить данную информацию и есть главное умение человека разумного, отличающее его от человекоподобной обезьяны. Все последующее совершенствование челове-

– 68 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

ческого (биологического) разума неотделимо от развития технической реальности. Именно техническая реальность и есть то единственное из всего,
созданного человеком, что остается вне самого человека, то единственное,
что имеет абсолютный, объективный онтологический смысл с точки зрения глобального эволюционного процесса окружающего мира.
По мере развития технической реальности в ней начинает зарождаться свой специфический разум. Что мы, как правило, имеем в виду, когда говорим о техническом разуме? Большинство, конечно же, сразу станут приводить в качестве прообраза зарождающегося технического разума
какие-нибудь суперкомпьютеры и роботы. Нам это представляется, как
минимум, не совсем корректным. Технический разум не будет копировать
биологический, он возникнет как результат усложнения систем управления
составляющих техноценозов и их интегрирования на новом качественном
уровне в единую систему управления гиперценоза. Таким образом, технический разум возникает тогда, когда возникает главный атрибут гипертехнической реальности, отличающий ее от реальности технической, а именно информация, существующая внутри гиперценоза, но вне составляющих
техноценозов, и позволяющая воспроизводить гипертехническую реальность за счет его эволюции по частям без отрицания единичных функционалов реальности. Здесь уместно будет устранить одно широко распространенное (даже среди тех, кто формально признает существование технического разума) недопонимание, связанное с противопоставлением биологического и технического разумов. Дело в том, что технический разум
не только не отрицает биологический, но он его включает в себя как
неотъемлемую и важную составляющую. Более того, на наш взгляд, технический разум никогда не будет существовать без биологического, а всякого рода футуристические картины, эксплуатирующие апокалиптические
сюжеты, связанные с описанием того, как технический разум ополчается
против своего биологического прародителя, есть ничто иное, как не имеющая под собой философских основ ненаучная фантастика. Также как
биологический разум взрастает на ресурсах неживой реальности, технический разум зарождается и коренится в биологической реальности. Можно
сказать и по-другому: разум, будучи единожды привнесен во Вселенную,
уже никогда не исчезнет, но будет изменять форму, эволюционировать,
причем новые более высокие формы разума никогда не станут отрицать
формы предшествующие, а будут вбирать их в себя.
Что касается роли человека (как представителя биологического разума) в будущей гипертехнической реальности, то здесь мы придерживаемся своего рода оптимистически – пессимистических взглядов. Оптимистических, потому что, на наш взгляд, человек никогда не будет отрицаться техноценозом и гиперценозом, а пессимистических, потому что роль
биологической составляющей в общей «структуре» гипертехнического разума будет неуклонно понижаться. Некоторые говорят, что человеку уго-

– 69 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

тована роль породистой собаки, которую хозяева всю ее жизнь любят, холят и лелеют. Нам ближе представление о человеке в гипертехнической
реальности как о престарелом родителе в хорошей семье, которого молодое поколение искренне почитает и уважает, о котором с любовью заботится, к рассказам и советам которого внимательно прислушивается. Возможен и более оптимистический вариант, в котором человек всегда будет
занимать ключевые позиции в системе управления гиперценоза. Важнее
другое, техническая реальность возникла благодаря человеку, она генетически запрограммирована на существование совместно с человеком и, конечно же, никогда не станет его уничтожать, потому что это будет означать для нее уничтожение важной части самого себя, практически самоуничтожение, а самоуничтожение для любой реальности невозможно, т.к.
это противоречит вектору и основным принципам эволюции. Здесь можно
привести пример, касающийся самого человека. Как известно в человеческом организме как биологической системе одновременно обитает столько
симбиотов (самостоятельных простейших биологических организмов), что
их вес превышает вес головного мозга. И если одновременно уничтожить
всех этих симбиотов, то человек быстро погибнет. Так вот техническая реальность, уничтожающая человека, – это аналог человека, вздумавшего
уничтожить своих симбиотов. С другой стороны, с точки зрения симбиота,
обитающего в желудке человека, все, что происходит вокруг, делается ради него, однако это же вовсе не так, смысл жизни человека гораздо шире
функции обеспечения жизни какого там симбиота. При этом все наши рассуждения касаются биологической и технической реальностей лишь в общем онтологическом смысле и вовсе не означают, что конкретной нашей
человеческой цивилизации, обитающей на планете Земля, гарантировано
безбедное существование. Она вполне может быть отбракована как несоответствующая вектору эволюции, а у Вселенной на этот счет имеется
много альтернатив в разных галактиках на разных других планетах.
Здесь следует еще немного отвлечься от главной линии наших рассуждений и затронуть один также весьма важный аспект, касающийся взаимоотношений между человеком и техникой. Рассмотрим эти взаимоотношения с противоположной стороны и попробуем определить, а каким же
должно быть поведение человека по отношению к технике (в общем смысле – биологического разума по отношению к технической реальности),
другими словами, попытаемся поговорить о техноэтике. Однако с этим понятием не все так просто. Дело в том, что некоторые философы трактуют
техноэтику весьма узко и упрощенно как некий этический свод правил, соответствующий существующим реалиям и определяющий отношение к
технике со стороны обывателя – потребителя техники, чтобы не допустить
проявления экологического кризиса в техносфере. Очевидно, что это никакая не техноэтика, а лишь дополнение к прикладной, экологической или
социальной этике, адаптированное к современным реалиям техногенного

– 70 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

мира. Мы придаем техноэтике гораздо более широкое (в некотором смысле метаэтическое) звучание и рассматриваем ее как систему норм нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующее вектору эволюции окружающего мира в ряду
реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При этом ключевой посылкой, определяющей когнитивную основу
техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее нормативным
стержнем выступает модернизированный кантовский категорический императив: поступай согласно максимам, которые в то же время могут иметь
предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих
вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Итак, мы констатируем возникновение разума соответствующей
ступени в момент возникновения очередной более сложной реальности.
Биологический разум возникает в момент зарождения реальности технической, а технический – в момент зарождения гипертехнической. Это позволяет нам дать следующее важное определение. Разум – способность высокоорганизованных систем неживой, биологической, технической и гипертехнической реальностей к аналитической и синтезирующей творческой
деятельности, направленной на создание, прием, различение, хранение,
оценку и передачу информации как формализованной прескриптивной системы воспроизводства реальности, высшей по отношению к той реальности, которой принадлежит носитель разума. Основной функцией разума,
которая всегда лежит вне самого разума, является отбор информации, более прогрессивной с точки зрения, как эволюции соответствующей реальности, так и глобального эволюционного процесса.
Осмыслив понятие разума, мы выполнили весьма важную задачу,
однако при этом отклонились от главной линии, а именно обсуждения гипертехнической реальности с точки зрения классификационных параметров. Рассмотрим третий параметр – уровень использования информации
(см. табл. 1.1), который показывает высший классификационный таксон
использования информации. В неживой реальности информация используется на уровне реальности в целом в форме физических законов и космологических констант, на основе которых возник и существует окружающий физико-химический мир. В биологической реальности информация
(генотип) используется на уровне вида неотделимо от особей. В технической реальности информация наличествует в генотипе ценоза отдельно от
технических особей в форме документа. В гипертехнической реальности
уровнем использования информации является часть гиперценоза – так
называемый составляющий техноценоз. Таким образом, в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» уровень использования информации углубляется в направлении от общего к
частному. Принципиально важным видится то, что лишь на уровне гипер-

– 71 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

технической реальности возникает ситуация, когда информация, с одной
стороны, находится вне особей, пространственно-технологический кластеров и техноценозов, но с другой стороны, она заключена внутри гиперценоза. Как мы уже говорили, именно это порождает предпосылки ко многим
важным свойствам гиперценозов, в частности, их способности эволюционировать по частям без отрицания единичного функционала реальности.
Далее следует такой параметр, как классификационный уровень эволюции, который в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» смещается соответственно в направлении «реальность в целом – вид – ценоз – часть гиперценоза». Следовательно, классификационный таксон, которому принадлежит эволюционирующий объект соответствующей реальности, углубляется в направлении единичного функционала и персонифицируется. Рассмотрим этот важный тезис подробнее.
Как уже говорилось, об эволюции неживой реальности можно вести
речь весьма условно, чему есть две причины. Во-первых, в неживой реальности, будучи взятой без биологической и технической, нет никаких онтологически значимых классификационных таксонов, которые мы могли бы
выделить по принципу наличия специфической информации. Очевидно,
это не означает автоматически, что в неживой реальности вообще нет никаких формально отграниченных объектов, напротив, таковых множество,
вся Вселенная состоит из отдельных галактик, звезд, планет, астероидов,
метеоритов, камней, песчинок, молекул, атомов, протонов, кварков и т.д.
Однако среди данных объектов нельзя определить онтологическую стратификационную структуру типа «вид – особь» из-за отсутствия специфической информации как прескриптивной системы воспроизводства реальности и видообразования. При этом следует заметить, что в понятие «вид»
мы вносим совсем другой смысл, нежели это было в античной философии.
С другой стороны, в настоящее время в фундаментальной физике имеется
уже достаточно много так называемых континуальных концепций, в соответствии с которыми все объекты неживой реальности отграничены друг
от друга лишь условно. На самом деле все, что мы видим вокруг, есть
флуктуации, неоднородности в сплошной среде, обладающей особыми
термодинамическими свойствами (физическом вакууме, квантовой жидкости, кипящем или «истинном» бесструктурном вакууме, пространственновременной пене, «ложном» вакууме и т.д.). И единственно, о чем можно
здесь говорить, так это лишь о неживой реальности в целом, которая обладает информацией в виде совокупности фундаментальных законов и космологических констант, привнесенных во Вселенную извне в момент зарождения и сохраняющихся в неизменном виде до сих пор. Однако, учитывая принципы симметрии и однородности времени, можно предположить, что информация о неживой реальности останется в неизменном состоянии и в будущем. Собственно, лишь принятие единства и неизменно-

– 72 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

сти фундаментальных законов и констант позволяет нам судить о том, что
мы вообще находимся в одной и той же Вселенной.
Во-вторых, наличие эволюции неживой реальности, будучи взятой
отдельно от биологической и технической, можно признать лишь согласившись с концепцией множественности вселенных в некой Метавселенной. Подобная концепция может создать некоторую гипотетическую философскую основу для рассуждений о родовидовых отношениях, классификации, энергетическом отборе и эволюции вселенных. По правде говоря, концепций множественности вселенных в последнее время возникло
предостаточно (теория Эверетта, гипотеза расщепления времени, концепции мульти-вселенных, островных вселенных, локально однородных и
изотропных мини-вселенных и т.д.), однако, по понятным причинам, до
каких-либо доказательств, подтверждений и признаний здесь далеко.
Таким образом, резюмируя два обсужденных положения, заключим,
что об эволюции неживой реальности можно вести речь весьма условно, и
даже если она все же эволюционирует, то делает это как реальность в целом. На определенном этапе из неживой реальности возникает реальность
биологическая. Как это происходит? На этот счет имеется много различных версий (гипотеза РНК-мира, теории панспермии, биохимической эволюции, стационарного состояния жизни, самозарождения, генобиоза и голобиоза, идея креационизма, белково-коацерватная теория Опарина и др.),
которые, если отбросить ненаучные измышления, можно условно разделить на две группы. К первой группе относятся теории, предполагающие
естественное случайное (в смысле непознанной закономерности) зарождение биологической реальности, а ко второй – теории, в которых эксплуатируется идея о привнесении биологической жизни извне. Очевидно, что
вторая группа в конечном итоге, при обобщении, сводится к первой, т.к.
даже если на конкретную планету Земля элементарные зародыши (или, что
совсем маловероятно, крупные формы) биологической реальности и попали из космоса, то это никоим образом не снимает наш главный вопрос, а
каким образом, по какой причине и где она зародилась там.
Попытаемся сформулировать здесь максимально абстрактную идею
о зарождении биологической реальности, вписывающуюся в общую концепцию глобального эволюционизма. Начнем с того, что повторимся и
вновь констатируем следующую мысль: главное, что не формально, а по
сути отличает биологическую реальность от неживой – это информация
как прескриптивная система воспроизводства реальности, хранящаяся в
генотипе вида принципиально (в рамках самой биологической реальности)
неотделимо от особи. Другими словами, становится понятным, что с появлением биологической реальности возникли виды, а также информация о
них, однако остается ключевой вопрос: что здесь первично, сами виды или
информация о них. Боюсь, очень многим ответ на этот вопрос покажется
очевидным – конечно же, виды, но не все так просто. Возникать из ничего,

– 73 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

как известно, в этом мире ничего не может, поэтому мы вынуждены принять, что до возникновения биологической реальности из пары «вид – информация», как минимум что-то одно да было. Учитывая, что как мы уже
показали, в неживой реальности понятия вида не было, остается признать,
что с момента зарождения неживой реальности в ней уже присутствовала
информация, на основе которой впоследствии возникла биологическая реальность. Но так как биологические виды возникли не сразу вместе с неживой реальностью, а только через определенный (достаточно длительный) промежуток времени, в течение которого неживая реальность сама по
себе не эволюционировала, остается признать, что все это время эволюционировала информация. Итак, сформулируем главные выводы.
Во-первых, в диалектике категорий «информация – вид» первичной
мы признаем информацию, именно она в этой паре выступает в качестве
содержания и сущности, а вид – это лишь вторичное формальное проявление. Во-вторых, эволюция нашего мира есть, прежде всего, постепенная и
непрерывная эволюция информации как прескриптивной системы воспроизводства реальностей. В-третьих, причинно зависимая по отношению к
эволюции информации формальная эволюция реальностей происходит относительно скачкообразно в особые моменты «созревания» информации. В
четвертых, если говорить о неживой реальности, то ее воспроизводство
произошло одномоментно и скачкообразно в момент зарождения биологической реальности. В-пятых, после возникновения биологической реальности в ее недрах, наряду с продолжающейся информационной эволюцией,
был запущен процесс эволюции единичных форм – биологических видов.
В определенный момент по мере развития биологической реальности
возникает биологический разум и техническая реальность, о чем мы уже
сказали достаточно. По сути, с началом развития технической реальности
(и продолжением информационной эволюции) запускается процесс возникновения новых форм реальности – техноценозов, который продолжается с возникновением гипертехнической реальности и гиперценозов.
Обсудим еще один важный вопрос: что собой представляют так
называемые моменты «созревания» информации, в которые возникают
условия для зарождения новых реальностей. Формально предпосылки для
зарождения биологической реальности (в частности, на Земле) возникли по
мере синтеза белковых тел на основе коацерватов, которые могли образоваться самопроизвольно из липидов, синтезированных абиогенным путем,
и вступить в симбиоз с «живыми растворами» – колониями самовоспроизводящихся молекул РНК, среди которых были и рибозимы, катализирующие синтез липидов. Дальнейшая биоэволюция реализуется посредством
естественного отбора, в основе которого лежит изменчивость и наследственность биологических видов. Возникновение технической реальности
неразрывно связано с формированием биологического разума, представителем которого на планете Земля стал человек. По мнению ученых, разде-

– 74 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

ление далеких предков человека и человекообразных обезьян на нашей
планете произошло от 10 до 4 млн. лет назад. Первые ископаемые останки
гоминид с возрастом от 4 до 3,5 млн. лет найдены в Эфиопии и отнесены к
роду австралопитеков. Человек умелый появился 2,6 млн. лет назад и умел
изготавливать примитивные орудия из камня. Около 1 млн. лет назад появились питекантропы и синантропы. Тело их было покрыто шерстью, они
обладали звуковой сигнализацией, изготавливали каменные ручные рубила
и регулярно использовали огонь. Приблизительно 40 тыс. лет назад возникли кроманьонцы. Это уже были разумные люди, у которых произошло
совершенствование членораздельной речи, стало правилом отвлеченное
мышление, каменные орудия приобрели правильные геометрические формы, появилась одежда из шкур и растительных материалов.
В чем видится онтологическая общность у формально столь различных сюжетов? В моменты «созревания» информации в общем потоке ее
эволюции возникает новый более высокий горизонт с принципиально отличающейся формой взаимоотношений между информацией и ее носителем. В прошлом произошли, как минимум, два подобных события. Первое
связано с тем, что из информации (внутри нее), которая эволюционирует
независимо от своего неэволюционирующего носителя (неживая реальность), возник более узкий поток информации, которая эволюционирует
вместе со своим носителем (биологическая реальность). Второе событие
знаменует зарождение из информации, которая существует принципиально
неотделимо от своего носителя (биологическая реальность), еще более узкого потока информации, которая может существовать отдельно от носителя (техническая реальность). Логично предположить, что в будущем нас
ждет третье событие, сутью которого станет возникновение из информации, эволюция которой основана на отрицании своего носителя (техническая реальность), новой формы информации, эволюция которой не отрицает носителя (гипертехническая реальность).
Обсуждение четвертого классификационного параметра реальностей
окружающего мира позволяет нам сделать обобщающее предположение,
касающееся гносеологической ценности информационного подхода к исследованию реальностей. Дело в том, что, оценивая соотношение категорий «информация – классификационный таксон», мы можем делать вывод
о принадлежности любого объекта к соответствующему уровню реальности, причем независимо от его формальных особенностей (даже если это
будет происходить на какой-нибудь далекой неизведанной планете).
Пятый параметр, характеризующий реальности (см. табл. 1.1), показывает классификационный уровень отбора, который для всех реальностей
по своей сути является информационным (естественным, трофическим,
энергетическим и т.д.). При этом в неживой реальности из-за отсутствия,
кроме реальности в целом, классификационных таксонов отбор отсутствует, в биологической он является межвидовым, в технической – межорга-

– 75 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

низменным, а в гипертехнической – внутриорганизменным. Здесь, помимо
констатации того факта, что по мере эволюции классификационный уровень отбора, если можно так выразиться, персонифицируется, для нас
наиболее важным видится вопрос, касающийся движущих сил эволюции.
И если основным содержанием глобального эволюционного процесса является все же эволюция информации, то главный вопрос уточняется и
направляется на выяснение именно ее движущей силы. Причем здесь нам
не поможет никакой естественный или, в общем понимании, энергетический отбор, т.к. он направлен не на информацию, а на соответствующие
классификационные таксоны реальностей. Остается предположить, что
движущей силой эволюции выступает информационный отбор. Попробуем
разобраться с этим понятием и начнем с констатации того, что вообще под
отбором понимают реализацию критерия предпочтительности. В эволюционном плане отбор всегда носит векторизованный характер на усложнение,
увеличение классификации, ускорение, повышение интеллектуализации,
устойчивости, функциональности и автономности. Кроме того, следует
учитывать специфику неживой и биологической реальностей – отсутствие
разумного агента. Предположить наличие в неживой и биологической реальностях разумного агента, постоянно ведущего информационный отбор,
мы не можем. Мы допускаем наличие разумного агента лишь в точке первичного привнесения информации в неживую реальность в момент возникновения Вселенной, а дальше информэволюция должна была происходить объективно и спонтанно, так сказать, естественным путем.
Следует отметить, что на уровне биологической, технической и гипертехнической реальностей суть информационного отбора нам в целом
ясна. Здесь информация слепо или целенаправленно эволюционирует вместе со своим носителем, в качестве которого в биологической реальности
выступает биологический вид, в технической – техноценоз, а в гипертехнической – часть гиперценоза. Носитель в процессе отбора выступает, своего рода, точкой опоры, посредством которой закрепляются единичные
успешные акты эволюции. Причем везде в качестве векторизующей силы
выступает критерий, реализующий предпочтение именно тех процессов,
которые приводят к появлению устойчивых минимаксных систем, в конечном итоге более эффективно использующих ресурсы.
А что же в неживой реальности, где нет разумного агента, а носителем информации выступает реальность в целом, которая, будучи взята сама по себе, хоть и постоянно изменяясь, все же не эволюционирует? В неживой реальности в качестве критерия изменения систем, наряду с фундаментальными принципами симметрии, реализуется известный принцип
наименьшего действия, делающий наиболее вероятными процессы изменения систем, минимизирующие функционал действия. Кроме того, известны принципы максимума Понтрягина и оптимальности Беллмана, которые, по мнению многих, являются следствием принципа наименьшего

– 76 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

действия. Наконец, имеется обобщающая синергетическая теория диссипативных неравновесных самоорганизующихся систем Пригожина, суть
которой сводится к следующему. Система всегда развивается в сторону
стационарного состояния, в котором генерация энтропии сведена к минимуму. Другими словами, система минимизирует свои потоки энергии,
функционируя предельно близко к состоянию равновесия. Чем дальше от
равновесия, тем потоки становятся сильнее, увеличивается выработка энтропии, и тогда система больше не стремится к равновесию. Наоборот,
здесь уже могут встретиться неустойчивости, ведущие к новым формам
порядка, которые отодвигают систему все дальше и дальше от состояния
равновесия. Другими словами, вдали от равновесия диссипативные структуры могут развиваться в формы все более возрастающей сложности. В
точке бифуркации (необратимого ветвления траектории) система может
сделать «выбор» между несколькими возможными направлениями, или состояниями. Какое направление она выберет, будет зависеть от истории системы и различных внешних условий и никогда не может быть точно
предсказано. В каждой точке бифуркации существует принципиально неустранимый элемент случайности, делающий вероятными траектории,
приводящие неживые системы к более организованному состоянию.
Таким образом, в неживой реальности в принципе предпочтения почти отсутствует векторизация, а фундаментальной информацией закрепляется лишь постоянная изменчивость форм, приводящая к неотвратимому
цикличному возникновению более сложных неживых систем (от физического вакуума к протовеществу и далее – к туманностям, галактикам, звездам, планетам). Эволюция информации в неживой реальности носит
наиболее примитивный, почти циклический характер, граничащий с полным отсутствием эволюции как таковой (почти слепое движение по кругу).
В качестве примера здесь можно привести теорию, доказывающую вторичность нашей нынешней Солнечной системы, которая возникла на продуктах взрыва сверхновой звезды, прошедшей полный цикл своего развития и прекратившей существование. Таким образом, на месте нашей Солнечной системы когда-то уже существовала планетная система, на которой
возможно тоже была биологическая жизнь. Эта первичная система образовалась в результате усложнения форм неживой реальности, но была разрушена до равновесного термодинамического состояния с почти максимальной энтропией в результате хоть и катастрофического, но вполне закономерного взрыва сверхновой. На месте взрыва образовалось вторичное
газопылевое облако, а затем через длительную цепь бифуркаций диссипативных систем, спонтанно удалявшихся от состояния равновесия, последовал новый цикл зарождения звезды и планетной системы (Солнечной системы). Итак, мы вынуждены признать, что эволюция в неживой реальности наличествует, и это есть, прежде всего, эволюция части информации о
состоянии форм неживой реальности, проходящих моменты бифуркации в

– 77 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

направлении более организованного состояния. Следовательно, в общей
информации о неживой реальности имеется две части: неизменная, определяющая общее состояние стационарных термодинамических систем, и
эволюционирующая, которая характеризует состояния диссипативных самоорганизующихся систем, находящихся вблизи неравновесного состояния. Можно с осторожностью предположить, что основу нашего научного
отражения первой части информации о неживой реальности составляет
первое начало термодинамики (закон сохранения энергии), а второй части – второе начало термодинамики (закон возрастания энтропии).
И еще один, на наш взгляд, важный момент. Если условно охарактеризовать качество информации в ряду реальностей окружающего мира, то
можно сделать вывод о том, что оно в процессе эволюции постоянно возрастает. При этом, качество информации описывается следующими показателями: 1) связь с классификационным таксоном реальности – объектом
информации; 2) наличие векторизованного отбора, направленного на
усложнение; 3) глубина классификационного таксона в общей стратификационной структуре; 4) скорость эволюции; 5) присутствие разумного
агента, осуществляющего информационный отбор; 6) наличие целеположения в процессе эволюции. Таким образом, высшего качества информация достигнет на уровне гипертехнической реальности. Здесь информация
связана с частью гиперценоза – составляющим техноценозом, а отбор векторизован на усложнение. Основной эволюционирующий таксон реальности – часть гиперценоза – расположен наиболее глубоко в стратификационной структуре. Присутствие разумного агента (системы управления гиперценозом, основанной на технобиологическом разуме) порождает целеположение и создает предпосылки для наивысшей скорости эволюции. И
еще, мы должны понимать, что возникновение информации о биологической реальности не отрицает существование информации о неживой реальности, то же касается и всех остальных реальностей. Следовательно, на
уровне гипертехнической будет совместно существовать информация обо
всех реальностях, но высшим качеством будет обладать та часть информации, которая имеет отношение только к гипертехнической реальности.
Вернемся к классификационной таблице реальностей и продолжим
рассмотрение ее параметрической системы. Следует отметить, что параметры с шестого по девятый взаимосвязаны и в значительной степени
определяются предыдущими пятью параметрами. Шестой классификационный параметр реальностей показывает характер отбора. В неживой реальности отбор отсутствует, а в биологической он не имеет целеполагающей воли (слепой) и реализуется статистически за счет естественного выживания и оставления потомства наиболее приспособленными организмами. В технической реальности отбор реализуется за счет целеполагающей
воли человека и/или техники, однако остается неуправляемым, т.к. техноценоз является трансцендентным по отношению к человеку. В гипертех-

– 78 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

нической реальности внутриорганизменный отбор станет целенаправленным и управляемым самим гиперценозом, для которого составляющие его
техноценозы являются имманентными. Внутриорганизменный отбор есть
принципиально новое явление для реальностей, т.к. впервые с момента зарождения окружающего мира создаются условия для существования материальных форм (гиперценозов), с наивысшей скоростью реализующих посредством технобиологического разума эволюционный отбор внутри самих себя. Здесь возникает мысль о некоем подобии гипертехнической и
неживой реальностей. Дело в том, что и в неживой реальности осуществляется отбор внутри единичного объекта отбора – всей реальности, будучи
взятой в целом. Однако качество отбора настолько существенно различается, что можно сделать вывод о выходе гипертехнической реальности по
эволюционной спирали на принципиально новый уровень развития, т.к. в
ней возникают формы (гиперценозы) в определенной степени подобные
неживой реальности в целом, но существенно, на много порядков более
эффективные с точки зрения глобальной эволюции.
Уровень и характер отбора определяют седьмой классификационный
параметр – скорость эволюции (см. табл. 1.1). В неживой реальности, ввиду отсутствия отбора, скорость эволюции равна нулю (в рамках отдельно
взятой самой реальности). В биологической реальности скорость эволюции
низкая из-за отсутствия целеполагающей воли. В технической реальности,
ввиду того, что генотип существует отдельно от особей и наличествует целеположение, появляется возможность осуществлять отбор на информационном уровне без воплощения проектов в технические изделия. Это существенно ускоряет эволюцию и позволяет ей осуществляться по укороченному циклу. В гипертехнической реальности скорость эволюции станет
существенно еще более высокой за счет перехода отбора на внутриорганизменный уровень и превращения единичных эволюционирующих объектов (частей гиперценоза – техноценозов) в имманентные по отношению
к целеполагающей системе (гиперценозу). Гиперценоз, как единичный
эволюционирующий объект, гораздо более автономен, гибок и эффективен
по сравнению со своими аналогами в предшествующих реальностях.
Восьмой параметр определяет единичный функционал, под которым
понимается единичный отграниченный объект реальности, обладающий
волей, имеющий цели, ощущающий или осознающий себя как уникальное
единое, отдельное от остального мира (в неживой реальности функционал
отсутствует, в биологической – это особь, в технической – добавляется
техноценоз, в гипертехнической – гиперценоз). Однако с мировоззренческой точки зрения наиболее важным является последний девятый параметр
(см. табл. 1.1), который вскрывает отношение «единичный функционал –
эволюция». Принципиально важным видится то, что до уровня гипертехнической реальности функционал отрицается эволюционным отбором. И
лишь на уровне гипертехнической реальности единичный функционал по

– 79 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

онтологической классификации начинает превосходить уровень, на котором осуществляется эволюция. Это впервые создает предпосылки для возникновения высших материальных форм (гиперценозов), управляемо эволюционирующих своими частями и поэтому не отрицающихся отбором.
Последний классификационный параметр настолько важен, что требует дополнительного обсуждения. Дело в том, что анализ реальностей
окружающего мира от неживой до гипертехнической по данному параметру позволяет сделать ряд чрезвычайно важных умозаключений, касающихся начала эволюционного процесса и его цели. По всей видимости, в
начальной точке творения мира стоял мегаразум, привнесший в зарождающуюся неживую реальность первичную информацию, определившую ее
последующее развитие. Здесь есть несколько вопросов, на которые хотя у
нас и нет ответов, но сама по себе их формулировка уже многое значит.
Во-первых, в чем суть этого мегаразума. Во-вторых, является ли Вселенная результатом его творческой активности или последний только привнес
в зарождающуюся независимо от него реальность информацию. В-третьих,
если мегаразум только привносил информацию, то каким образом возникла Вселенная и что она представляла в онтологическом смысле до информационной интервенции. В-четвертых, каковы взаимоотношения в смысле
категорий целое и часть, содержание и форма, сущность и явление, причина и следствие, необходимость и случайность, возможность и действительность, а также свобода и необходимость между субстанциальной основой, из которой возникала наша Вселенная, и мегаразумом. В-пятых, является ли наша Вселенная единственной, или подобных ей возникло (возникает) множество. В-шестых, какова цель, преследовавшаяся мегаразумом в процессе привнесения в нашу Вселенную именно такой информации, которая закономерно породила цепь реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
О мегаразуме, стоявшем у истоков нашей Вселенной, на самом деле,
сказано различными авторами уже очень и очень много. Как представляется, наиболее плодотворной в этом чрезвычайно сложном вопросе является
концепция Бога. Однако палитра взглядов на сущность Бога настолько велика, что и здесь надо тщательно разбираться. В современных религиях
Бог – олицетворение верховной не зависящей ни от чего другого субстанции, наделенной высшим разумом, абсолютным совершенством, всемогуществом, сотворившей мир и управляющей им. В теизме – сверхъестественное существо, обладающее разумом и волей и таинственным образом
воздействующее на все материальные и духовные процессы. В телеологической концепции – целеполагающее начало, лежащее вне мира и вносящее цели в сотворенную реальность. В пантеизме – безличное начало,
находящееся не за пределами Природы, а тождественное с нею.
Для нашей точки зрения наиболее близко понимание Бога как
ускользающей и недостижимой для науки на данном уровне развития он-

– 80 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

тологической первопричины, установившей абсолютно инвариантные
космологические константы и фундаментальный закон, на основе которых
наша Вселенная сформировалась и эволюционирует. Как видно из предыдущих рассуждений, мы отождествляем Бога с мегаразумом, привнесшим
в зарождающуюся неживую реальность первичную информацию, определившую ее последующее развитие. На наш взгляд, не заслуживают серьезной критики концепции, представляющие Бога в качестве эдакого волшебника, внимательно наблюдающего за всеми, непосредственно сотворенными им существами, карающего плохих и награждающего хороших, творящего, при этом, любые мыслимые и немыслимые волшебства. Безусловно,
это не что иное, как примитивная добрая религиозная сказка, предназначенная для простых, не искушенных в философии людей. Хотя, следует
признать, что и у этой сказки есть серьезная глубинная основа, в основном
заимствованная у научной философии и не предназначенная для простых
людей. Даже с точки зрения серьезной религии, наверное, нелепо мыслить,
что Богу есть дело до каждого отдельного существа, относящегося к типу
хордовых, подтипу позвоночных, классу млекопитающих, отряду приматов, семейству гоминид, виду Homo sapiens и обитающего на третьей планете во вторичной системе желтого карлика класса G2V под названием
Солнце, расположенного на периферии спиральной галактики типа Sb,
называемой Млечный путь, в одном из доменов Метагалактики. И это притом, что в различных частях Вселенной одновременно развивается множество цивилизаций, находящихся на технической или уже гипертехнической стадиях, часть из которых обречена на полное исчезновение.
На наш взгляд, Бог – это не волшебник, а скорее судья, единожды
установивший Закон и отстраненно наблюдающий за результатами его реализации. А жизнь каждого отдельного человеческого существа и даже цивилизации в целом подчинена этому Закону в смысле статистической реализации принципа эволюционного предпочтения. Большинство людей и
цивилизаций, живущих вопреки Закону, отрицаются эволюционным отбором с объективной необходимостью реализации всего закономерного в
нашей Вселенной. Очевидно, что какой-то отдельный человек, народ или
даже цивилизация на каком-то отдельном временном этапе могут жить вопреки Закону, но, во-первых, они всегда будут в статистическом меньшинстве, а во-вторых, их существование в подобном состоянии всегда будет
ограничено во времени. Таким образом, Закон имеет проекции не только в
области неживой реальности в виде начал термодинамики или в биологической реальности в виде естественного отбора, но и в человеческом обществе в виде нравственных принципов сознания отдельных членов общества, создающих юридические основы совместного бытия людей. По всей
видимости, гипертехнической реальности тоже будет присуща некая техническая нравственность, глубинные основы которой будут корениться в
первозданном Законе. Эта нравственность будет подобна человеческой и

– 81 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 4

обязательно создаст свод правил и предпочтений, соответствующих вектору эволюции окружающего мира, на основе которых будет существовать и
развиваться гипертехническое сообщество.
Теперь главное – цель эволюции. Осмысление логики развития и
всесторонняя характеристика реальностей окружающего мира в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» позволяют
предположить, что целью эволюционного отбора является возникновение
материальных форм, способных эволюционировать по частям и не отрицающихся собственно эволюционным отбором. Первые подобные формы –
гиперценозы – могут возникнуть только в недрах гипертехнической реальности. Они будут самоэволюционировать путем воздействия высокоразвитой системы управления, имеющей в своей основе технобиологический разум, на составляющие техноценозы и информацию о них, содержащуюся в
самой системе управления гиперценоза. Это создаст основы для сохранения в процессе коренной перестройки составляющих техноценозов и даже
всего гиперценоза главного – единичного функционала реальности, элементарной отграниченной и осознающей себя в качестве единичного и
уникального объекта гипертехнической мегаличности. Гиперценозы могут
стать объектами, имеющими теоретически неограниченный ресурс информационных изменений и существующими, если не вечно, то предельно
долго. Для них нет принципиальных ограничений, присущих единичным
функционалам биологической и технической реальностей. Если на минуту
задуматься и понять, в чем главная трагедия единичного функционала
биологической реальности, в частности, человека. Очевидно – это конечность бытия, причем конечность не случайная, а принципиальная, запрограммированная при рождении, заложенная в основы эволюционного отбора. Биологическая популяция может развиваться только на основе конечности бытия отдельных особей. То же в полной мере относится и к технической реальности. Учитывая наши рассуждения о мегаразуме, привнесшем во Вселенную информацию, определяющую вектор эволюции,
сформулированная выше цель – это и есть цель Бога, которую он, судя по
всему, преследовал, создавая окружающий мир.
В заключение вполне закономерен чисто человеческий вопрос: а зачем? Зачем Богу нужны эти самые особые материальные формы, не отрицающиеся эволюционным отбором? Некоторые говорят (и мы в данном
случае, абстрагируясь от бытийной трактовки применяемого термина, присоединяемся к ним), что Бог создал нашу Вселенную, потому что ему было
«скучно», и он захотел создать кого-то, подобного себе. Будут ли это гиперценозы, нам неизвестно, однако если предположить, что даже гипертехническая реальность и гиперценозы представляют собой не совсем конечную стадию развития материальных форм, то в ходе поиска продолжающих развитие промежуточных или даже конечных форм следует использовать те же принципы, которыми пользовались здесь мы.

– 82 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

1.5. Нравственность в техноценологическом контексте
Почему нравственность и в чем здесь предполагается усматривать
техноценологический контекст? Существует три фундаментальных философских категории, имеющих отношение к нормированию поведения разума – это этика (философское учение о нравственности), нравственность
(совокупность норм, определяющих поведение) и мораль (основной способ
нравственной нормативной регуляции). Очевидно, что именно категория
нравственности занимает в этой взаимосвязанной триаде центральное место. Теперь о техноценологическом контексте. Во-первых, на наш взгляд,
понятию нравственности необходимо придать фундаментальный смысл и
рассмотреть данную категорию на фоне онтологического ряда реальностей
«неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Во-вторых,
следует, решительно отказавшись от антропоцентризма, существенно расширить толкование понятия техноэтики и придать ему гораздо более широкое, в некотором смысле метаэтическое, звучание. Наконец, в-третьих,
надо посмотреть, в решении каких значимых прикладных задач, имеющих
нравственное значение, может быть успешно применена техноценологическая методология (в частности, ранговый анализ техноценозов).
Итак, под нравственностью большинство людей, так или иначе, понимают совокупность норм, определяющих поведение человека, само его
поведение, моральные свойства. В данном определении имеется, по меньшей мере, три слабых места: во-первых, не раскрывается сущность этих
норм, их источник и содержание; во-вторых, в качестве объекта нормирования ставится «человек», что требует либо излишне широкого толкования
понятия «человек», либо дополнительного обоснования весьма узкой области применения определения. Кроме того, в-третьих, представляется не
вполне корректным подведение под понятие нравственности, кроме основного (нормативного), еще и двух достаточно размытых понятий
(«…само его поведение, моральные свойства»). Думается, правильным
было бы четкое и сравнительно однозначное (хотя бы в лексическом
смысле) определение нравственности, а два других понятия можно было
бы определить через основное. В частности, «само его поведение» можно
было бы отдельно определить как поведение, соответствующее нравственным нормам. Что же касается той части определения, которое адресует нас
к «моральным свойствам», то здесь вообще требуется отдельный разговор.
Как известно, мораль – один из основных способов нормативной регуляции действий человека. Мораль охватывает нравственные взгляды и
чувства, жизненные ориентации и принципы, цели и мотивы поступков и
отношений, проводя границу между добром и злом, совестливостью и бессовестностью, честью и бесчестием, справедливостью и несправедливостью, нормой и ненормальностью, милосердием и жестокостью и т.д. Та-

– 83 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

ким образом, нравственность выступает скорее не моральным свойством, а
своего рода нормативным критерием морального поведения.
Теперь, отбросив лишнее, вернемся к сути определения нравственности и по-новому осмыслим объект, а также сущность нравственного
нормирования. Как видим, исходное определение в качестве объекта ставит человека, а о сущности нравственности в нем не говорится вообще.
Мы исходим из того, что понятия «человек» и «нравственность» ставить в
один ряд вообще нельзя. Вспомним, что человек определяется как разумное существо, высший биологический организм. Он относится к типу хордовых, подтипу позвоночных, классу млекопитающих, отряду приматов,
семейству гоминид, виду Homo sapiens, обитает на третьей планете во вторичной системе желтого карлика класса G2V под названием Солнце, расположенного на периферии спиральной галактики типа Sb, называемой
Млечный путь, в одном из доменов Метагалактики. Кроме того, человек
является создателем, носителем и оценщиком технологии и тем самым выполняет ключевую роль в начальном процессе развития технической реальности. Очевидно, что главным в определении человека является не
фиксация его биологического происхождения и места обитания в галактическом масштабе, а констатация того, что он является именно разумным
существом. Другое дело, если тот, кто давал определение нравственности,
вообще не мыслил себе никаких других разумных существ, кроме человека, либо само понятие человека трактовал настолько расширительно, что
оно стало тождественным разумному существу вообще. И то, и другое
представляется, мягко говоря, не совсем корректным.
Во-первых, разумом обладает не только человек, обитающий на планете Земля, а также и определенное количество других высших биологических видов, обитающих в настоящее время на различных планетах во Вселенной. Во-вторых, разумом будут обладать множество биологических видов, пока не достигших уровня разумности, но неотвратимо движущихся
по данному пути. В-третьих, разумом обладали биологические виды, составлявшие основу цивилизаций, по различным причинам погибших и безвозвратно ушедших в небытие в прошлом. Общим здесь является то, что
разумность мы приписываем высшим биологическим видам, стоящим у
истоков технической реальности. Однако разум представляет собой куда
более общее понятие и может относиться к различным реальностям. И вообще, на наш взгляд, в определении специфики разума следует решительно отходить от видовой трактовки к функциональной.
В функциональном смысле разум можно определить как способность
высокоорганизованных систем неживой, биологической, технической и
гипертехнической реальностей к аналитической и синтезирующей творческой деятельности, направленной на создание, прием, различение, хранение, оценку и передачу информации как формализованной прескриптивной системы воспроизводства реальности, высшей по отношению к той ре-

– 84 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

альности, которой принадлежит носитель разума. Основной функцией разума, которая всегда лежит вне самого разума, является отбор информации, более прогрессивной с точки зрения, как эволюции соответствующей
реальности, так и глобального эволюционного процесса.
Теперь о содержании нравственности, его нормативной сути. Зададимся, на первый взгляд, простым вопросом: почему нравственное (т.е. соответствующее определенным нравственным нормам) поведение разумного существа воспринимается как позитивное (доброе, хорошее и т.д.). При
этом сразу откажемся от ненаучной по своей сути религиозной иррациональной трактовки ответа на данный вопрос, в соответствии с которой на
него и отвечать вообще не надо. В большинстве религий нормативное содержание нравственности считается данным свыше от Бога, канонизируется, практически не обсуждается, а нравственное поведение, соответствующее общепринятым канонам, автоматически считается позитивным.
Дело в том, что позитивная трактовка нравственных норм, общепринятых в человеческой популяции, составляющей основу современной земной цивилизации, требует соотнесения с неким объективно позитивным
результатом. Есть ли у нас твердая уверенность, что наша человеческая
цивилизация не уничтожит сама себя, преодолеет все энергетические и
экологические проблемы, выживет и будет успешно развиваться? Учитывая, что религиозная трактовка нравственности вообще не выходит за «человеческие рамки», мы не сможем даже определиться с тем, что можно
понимать под успешным развитием цивилизации. Главная же проблема состоит в том, что мы не можем уверенно и логически корректно ответить на
этот вопрос, даже предполагая, что большинство людей все же будут придерживаться нравственных принципов в их канонической религиозной
трактовке. В этом смысле мы можем только надеяться на Бога.
Однако, на наш взгляд, Бог – это вовсе не волшебник, а скорее судья,
единожды установивший Закон и отстраненно наблюдающий за результатами его реализации. А жизнь каждого отдельного человеческого существа
и даже цивилизации в целом подчинена этому Закону в смысле статистической реализации принципа эволюционного предпочтения. Большинство
людей и цивилизаций, живущих вопреки Закону, отрицаются эволюционным отбором с объективной необходимостью реализации всего закономерного в нашей Вселенной. Очевидно, что какой-то отдельный человек,
народ или даже цивилизация на каком-то отдельном временном этапе могут жить вопреки Закону, но, во-первых, они всегда будут в статистическом меньшинстве, а во-вторых, их существование в подобном состоянии
всегда будет ограничено во времени. Таким образом, Закон имеет проекции не только в области неживой реальности в виде начал термодинамики
или в биологической реальности в виде естественного отбора, но и в человеческом обществе в виде нравственных принципов сознания отдельных
членов общества, создающих юридические основы совместного бытия лю-

– 85 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

дей. По всей видимости, технической и, в конечном итоге, гипертехнической реальностям тоже будет присуща некая техническая нравственность,
глубинные основы которой будут корениться в первозданном Законе. Эта
нравственность, наверное, в определенной степени будет подобна человеческой и обязательно создаст свод правил и предпочтений, соответствующих вектору эволюции окружающего мира, на основе которых будет существовать и развиваться гипертехническое сообщество.
Итак, под нравственностью можно понимать абсолютную объективную систему норм, определяющую поведение разума (биологического или
технического), соответствующее вектору эволюции мира в онтологическом ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Таким образом, суть нашего подхода к определению нравственности сводится к двум расширительным толкованиям: во-первых,
объектом и носителем нравственности является разум вообще (биологический, технобиологический, технический, гипертехнический); во-вторых,
нормативным содержанием нравственности выступает совокупность правил поведения, эволюционно полезных, соответствующих вектору эволюции. Как представляется, позитивный потенциал подобной трактовки
нравственности раскрывается при соотнесении ее нормативного содержания с конечной целью развития Вселенной. А выполненные нами ранее
осмысление логики развития и всесторонняя характеристика реальностей в
ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» позволили предположить, что целью эволюционного отбора является возникновение материальных форм (гиперценозов), способных эволюционировать
по частям и не отрицающихся собственно эволюционным отбором.
Перейдем ко второй части наших рассуждений и затронем еще один
весьма важный нравственный аспект, касающийся взаимоотношений между человеком и техникой. Рассмотрим эти взаимоотношения с противоположной стороны и попробуем определить, а каким же должно быть поведение человека по отношению к технике (в общем смысле – биологического разума по отношению к технической реальности), другими словами, попытаемся поговорить о техноэтике. Однако с этим понятием не все так
просто. Дело в том, что некоторые философы трактуют техноэтику весьма
узко и упрощенно как некий этический свод правил, соответствующий существующим реалиям и определяющий отношение к технике со стороны
обывателя – потребителя техники, чтобы не допустить проявления экологического кризиса в техносфере. Очевидно, что это никакая не техноэтика,
а лишь дополнение к прикладной, экологической или социальной этике,
адаптированное к современным реалиям техногенного мира.
Начнем с определения, в соответствии с которым под этикой вообще
понимается философское учение о нравственности, изучающее условия
возникновения нравственности, ее сущность, понятийные и императивные
формы. Следует отметить, что в то же время под этикой понимают и си-

– 86 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

стему норм нравственного поведения человека, какой-либо общественной
или профессиональной группы. Мы придаем техноэтике гораздо более
широкое (в некотором смысле метаэтическое) звучание и рассматриваем ее
как систему норм нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующее вектору эволюции
окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При этом ключевой посылкой, определяющей
когнитивную основу техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее
нормативным стержнем выступает модернизированный кантовский категорический императив: поступай согласно максимам, которые в то же время могут иметь предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей
«неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Рассмотрим основные нормы техноэтики, первую из которых можно
было бы трактовать как традиционную гомоэтическую норму человеческих отношений, непосредственно следующую из классического кантовского категорического императива (упрощенно: не делай другому ничего,
чего не хотел бы, чтобы делали тебе). В данном случае мы утверждаем, что
этика человеческих отношений, в условиях глубокой интеграции биологического разума в техническую реальность, может выступать как составная
часть техноэтики. Дело в том, что в настоящее время значительная часть
человеческих отношений осуществляется в рамках (и в интересах) производственного процесса, направленного на развитие техники (включая образование, научные исследования, проектирование, строительство, менеджмент, торговлю, бухучет, финансы, нормотворчество и т.д.). С другой
стороны, существенная часть человеческих отношений, не имеющих непосредственного отношения к производственной деятельности, также осуществляется в условиях постоянного присутствия технической реальности
и (прямо или опосредованно) с помощью технических средств. Следовательно, в этой части гомоэтика, становясь частью техноэтики, регулирует
отношения людей друг с другом через технику. При этом категорический
императив в несколько измененном виде можно сформулировать следующим образом: не делай в технической реальности ничего, чего не хотел бы,
чтобы делали в технической реальности другие.
Вторая норма техноэтики связана с экологической культурой (иногда
ее более точно называют экоэтикой) и направлена на регуляцию отношений человека с неживой и биологической реальностями. Очевидно, что вызывающее опасность (и в этом смысле являющееся первоочередным объектом для этического нормативного регулирования) воздействие человека
на неживую и биологическую реальности всегда осуществляется посредством (а зачастую и в интересах) реальности технической. С другой стороны единственным ресурсным источником для развития технической реальности выступают реальности неживая и биологическая. Следовательно,

– 87 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

устойчивое развитие технической реальности возможно лишь в условиях
такого воздействия на неживую и биологическую реальности, которое не
будет носить катастрофически необратимого характера. При этом экоэтический императив формулируется следующим образом: не делай в неживой и биологической реальностях ничего, что противоречило бы устойчивому развитию технической (и гипертехнической) реальности.
Третья норма техноэтики направлена на регуляцию непосредственных взаимоотношений человека (биологического разума) с технической
реальностью. Придавая особый статус и подчеркивая то, что в будущем ее
роль будет неуклонно возрастать, мы данную норму называем гиперэтикой. И здесь также имеется ключевой императив, который регулирует поведение человека с целью устойчивого развития технической реальности:
не делай ничего, что противоречило бы устойчивому развитию технической реальности и превращению ее в реальность гипертехническую. Однако здесь следует сказать о важном дополнении, которое регулирует поведение биологического разума с целью выживания (с сохранением достойного места) в интенсивно развивающейся технической (и далее гипертехнической) реальности. Дело в том, что по мере зарождения и развития гипертехнической реальности роль биологической составляющей в общем
технобиологическом разуме будет неуклонно снижаться. Следовательно, в
процессе техноэволюции одной из важнейших всегда будет оставаться задача сохранения зависимости технической реальности от человека. В форме императива гиперэтическое дополнение можно было бы сформулировать следующим образом: не делай ничего, что делало бы техническую реальность совершенно независимой от биологического разума.
Итак, мы рассматриваем техноэтику как систему норм нравственного
поведения биологического разума в отношении технической реальности,
соответствующее вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При
этом нормативное содержание техноэтики формируется из императивов
гомоэтики, экоэтики, а также гиперэтики и в конечном итоге сводится к
следующему императиву: поступай согласно максимам, которые в то же
время могут иметь предметом самих себя в качестве всеобщих законов,
соответствующих вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Вспомним, что наряду с определением понятия нравственности и обсуждением сути техноэтики, перед нами изначально стояла третья задача,
заключающаяся в оценке прикладного потенциала техноценологической
методологии при решении задач, имеющих нравственное значение.
В качестве примера попытаемся сформулировать российскую национальную идею. Россия в силу целого ряда причин занимает одно из ключевых мест в экономической структуре человеческого сообщества и от того,
насколько будет стабильна наша социально-экономическая и политическая

– 88 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

система, зависит мир в целом. Сейчас на переломном этапе российской истории важно правильно сформулировать цели и осмыслить наше место в
сообществе народов. Сделать это можно, лишь опираясь на достаточно
четко сформулированные и воспринятые большинством принципы, которые должны базироваться на глубоком осмыслении истории и всестороннем анализе современного положения в стране и мире. Еще более важно
то, что эти самые принципы должны быть предельно понятны большинству людей. Они должны отражать как наши национальные, так и общечеловеческие интересы. Более того, они, по-видимому, должны сводить
национальные интересы России к общечеловеческим. Национальная российская идея должна основываться на базовых принципах, выражающих
два фундаментальных осознания: во-первых, места и роли нас самих в общественной социально-экономической системе и, во-вторых, места и роли
нашей страны в общепланетарной системе, называемой человечеством.
Эти осознания должны дать нам истинное понимание нравственных основ
российского самосознания, базирующихся, прежде всего, на общечеловеческих ценностях и элементарной целесообразности совместного бытия
людей. Причем нравственная позиция не просто хороша, но и, как оказывается, наиболее эффективна экономически. Лишь она обеспечивает оптимальную структуру человеческих отношений. Думается, именно в этом
находится ключ духовного возрождения России. Что же касается экономического подъема, то, как видно, чудес ждать не приходится. В эпоху, когда
глобализация стала вполне очевидной и уже осознанной многими реальностью, рост нашего национального благосостояния немыслим в отрыве от
общемирового социально-экономического прогресса.
Для начала попытаемся определить место современной России в мировом сообществе. Однако делать это будем предельно объективно. Для
нас принципиально важной является необходимость строить все рассуждения на основе беспристрастного подхода. Сделать в рамках сравнительно небольшого материала подробный анализ, безусловно, невозможно.
Однако рассмотрим некоторые подходы к проблеме и попытаемся сделать
на этой основе продуктивные выводы. Вероятно, многие согласятся, что в
данном случае нет более объективного подхода, нежели чисто экономический. Другими словами, будем определять место России как неотъемлемого элемента общемировой финансово-экономической системы.
Заглянем в прекрасно оформленный атлас мира, который мы по случаю купили (речь идет о книге Географический атлас мира. – М.: Росмен. –
Рига: Изд-во Яня сета, 1998. – 96 с.). Здесь можно увидеть великолепно
напечатанные на хорошей финской бумаге политические, физические,
климатические, почвенные, социологические и другие карты мира, а также
отдельных регионов. Конечно, это есть в любом нормальном атласе. Однако в нашем есть еще и большое количество сведений об экономическом
развитии стран, их промышленности и сельском хозяйстве, а также по-

– 89 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

дробные демографические данные. Это тоже в атласах изредка встречается
и дает хорошую пищу для размышлений. Но здесь присутствует информация, которую редко встретишь в атласах, изданных на русском языке. Это
данные о валовом национальном продукте (ВНП) на душу населения.
Возникает мысль, если правильно статистически обработать данные,
то можно рассмотреть человечество как единую экономическую систему и
увидеть в этой системе место нашей страны. Мы не поленились и занесли
все необходимые данные в электронную таблицу (ее можно посмотреть в
сети Интернет по адресу: http://gnatukvi.ru/macro.files/table.xls). Получилась
весьма обширная база данных, включающая информацию о численности
населения, площади территории и ВНП для каждой из 231 стран мира. После этого была осуществлена сортировка стран по удельному ВНП на душу населения. В математической статистике эта операция называется параметрическим ранжированием. Получилась таблица, в строках которой
страны записаны по мере убывания выбранного нами параметра (ВНП на
душу населения). Первую строку с первым рангом заняло Княжество Монако, имеющее численность населения 29 876 человек, территорию в 2 кв.
км и ВНП аж $51000 на душу населения (к слову, данные отражают положение дел примерно по состоянию на 1994 – 1997 гг.). На последнем месте
оказался Мозамбик (соответственно – 16 614 000 человек, 807 751 кв. км и
всего $80). Россия заняла скромное 102-е место (население 148 920 000 человек, территория 17 075 400 кв. км и ВНП $2650 на душу населения).
Дальше в статистике принято строить графики. Именно этим мы и
занялись. Построить на основе данных таблицы ранговое параметрическое
распределение дело совсем не простое, но вполне реальное. Процесс
осложняется, во-первых, чрезвычайно большим количеством эмпирических точек, а во-вторых, тем, что в атласе приведены среднестатистические данные по каждой стране, а ранговое распределение необходимо
строить для всего населения планеты с учетом каждого человека. Ниже
приводится один из таких графиков, который наглядно показывает весь
мир как взаимосвязанную социально-экономическую систему (рис. 1.1).
Поясним приведенный рисунок. Строго говоря, на нем показано распределение, характеризующее по приходящейся удельной доле ВНП все
население Земли. Таким образом, как уже сказано выше, на графике должно быть столько точек, сколько всего людей живет в мире. И мы видим,
что размерность по горизонтальной оси достигает 6 млрд. Однако ввиду
того, что мы располагаем лишь усредненными данными, каждая страна отражается лишь одной единственной точкой, но положение этой точки зависит от общей численности населения. При этом мы вводим понятие своего рода среднего жителя, характеризующего то или иное государство.
Это, конечно, вносит определенную погрешность, однако, как свидетельствует техноценологическая теория, сравнительно небольшую.

– 90 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

Рис. 1.1. Ранговое параметрическое распределение человечества
по ВНП, приходящемуся на душу населения:
точечный график – эмпирическое распределение;
сплошная линия – аппроксимирующая кривая
По вертикальной оси откладывается параметр – усредненный ВНП,
приходящийся на душу населения страны и измеряемый в едином валютном эквиваленте (долларах США). Реальный график, построенный по статистическим данным, представляет собой убывающую по значениям
функции совокупность точек. Этой совокупности соответствует полученная теоретически гладкая, так называемая аппроксимирующая кривая. Все
это мы видим на рисунке. Кроме того, на нем вынесены названия ряда
стран, в том числе и России (тем самым наглядно показано их место в мировой экономической системе). Следует подчеркнуть, что основной график не разработан с помощью изобразительных средств или нарисован, а
импортирован непосредственно из компьютерной расчетной программы,
осуществившей в среде Mathcad обработку данных, приведенных в таблице по адресу: http://gnatukvi.ru/macro.files/table.xls.
Какие же выводы удалось сделать из анализа полученных данных.
Первый и главный вывод заключается в том, что в настоящее время человечество представляет собой в полном смысле этого слова взаимосвязанную систему. Это подтверждается близким к оптимальному значением
теоретических параметров, которыми характеризуется аппроксимирующая
кривая, описывающая параметрическое распределение. Кроме того, можно

– 91 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

заключить, что глобальное распределение ресурсов в рамках человечества
допустимо рассматривать близким к оптимальному. Это свидетельствует о
том, что широко обсуждаемая в настоящее время глобализация человечества – не миф, а самая что ни на есть свершившаяся реальность.
Если задуматься, то становится понятным, что устойчивой может
быть только та социально-экономическая система, в которой некоторым
органичным образом ресурсы распределены между богатыми, средними и
бедными людьми. Об этом знали еще античные философы. В диалоге
«Горгий» Платон пишет: «…как много значит и меж богов, и меж людей
равенство – я имею в виду геометрическое равенство…». Подробный разбор «геометрического равенства» Платона показывает, что уже в античной
философии были заложены основы понимания принципа максимума энтропии. Причем это понимание было очень широким и охватывало не
только область естественной природы, но и социальную. Более того, если
учесть, что Платон утверждает о «геометрическом равенстве» и «меж богов», то становится понятным, что древнегреческие философы распространяли его и на онтологические основы Вселенной. Позже в своих «Законах»
Платон подробно разбирает ключевой вопрос о том, что подразумевается
под геометрическим равенством. Он, как всегда, весьма образно и абсолютно точно пишет: «…рабы никогда не станут друзьями господ, так же
как люди никчемные никогда не станут друзьями людей порядочных, хотя
бы они занимали и равные по почету должности. Ибо для неравных равное
стало бы неравным, если бы не соблюдалась надлежащая мера. По обеим
причинам государства наполняются междоусобицами…».
В конце XIX века был сформулирован знаменитый закон Парето,
позволивший математически описать эту самую платоновскую «надлежащую меру». Позже во второй половине XX века в ряде стран (Швеция,
Швейцария, Финляндия и др.) соответствующие математические модели
были внедрены на практике. Весьма условно эту меру можно выразить
следующим образом. Устойчивой является такая социально-экономическая
система, в которой материальные блага распределяются поровну между
основными слоями общества (богатым, средним и бедным). При этом богатых всегда мало, но каждый из них имеет много. Представителей среднего класса больше, однако богатство каждого из них неизмеримо меньше.
Бедных всегда очень много, и каждый из них располагает малым. Тем не
менее, каждая из этих социальных групп обладает равным совокупным богатством, которое исчисляется как произведение среднего богатства на
численность группы. Получается своего рода симметрия в распределении
материальных благ (Платон: «… справедливо – это не тогда, когда поровну, а когда справедливо не поровну…»). На графике распределения это отражается строго определенными параметрами аппроксимирующей кривой.
Как показывают последние исследования, подобная симметрия соответствует состоянию системы с максимальной энтропией. Специальные науч-

– 92 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

ные институты в ряде стран ведут постоянный мониторинг доходов населения, и в случае необходимости государственные органы вносят коррективы в налоговое и другое законодательство с целью монитористской поддержки того или иного социального слоя и в конечном итоге приведения
всего общества к оптимальному состоянию.
Если рассмотреть ранговое распределение, приведенное на рисунке
1.1, то по его параметрам также можно судить о состоянии ресурсного баланса в системе. Таким образом, заявление, что социально-экономическая
структура человечества в целом близка к оптимальной, не есть досужий
вымысел, а напротив, следствие строгой и беспристрастной научной обработки объективных статистических данных. Кроме того, само по себе
наличие относительно целостного рангового параметрического распределения позволило сделать вывод о наличии ярко выраженных системных
свойств у современного человечества, будучи взятого в целом.
Второй, не менее важный вывод, следует из более тонкой статистической обработки данных, которая позволяет заключить, что мир, хоть и
взаимосвязан, он отнюдь не до конца совершенен. Нетрудно заметить, что
реальное параметрическое распределение населения Земли, изображенное
совокупностью точек, несколько отличается от гладкой теоретической
кривой. И в этом различии есть очень важная закономерность. Реальное
распределение совершенно отчетливо делится на три участка. Первый из
них почти точно совпадает с теоретической кривой. Этому участку принадлежат такие страны, как Монако, Люксембург, Швейцария, Япония,
Лихтенштейн, Бермуды, Дания, Кайман и Норвегия. Начиная с Германии,
точки начинают ложиться существенно выше теоретической кривой. Это
второй участок, на котором находятся США, Канада и многие страны Западной Европы. Заканчивается он Грецией. После этого распределение
резко уходит ниже теоретической кривой, образуя третий характерный
участок. В отличие от предыдущих двух, он после некоторого довольно
резкого снижения дальше образует весьма пологую кривую. Именно на
этой пологой кривой лежат точки таких крупных стран, как Бразилия, Россия, Индонезия, Китай и Индия (см. рис. 1.1).
Сами по себе напрашиваются выводы. Во-первых, в мировом сообществе имеется изолированная подсистема стран, поразительно совпадающая по составу с такими военно-политико-экономическими образованиями, как НАТО или Евросоюз (в их границах конца прошлого века). Вовторых, совокупный абсолютный ВНП, которым обладают эти страны,
существенно превышает оптимальный уровень, задаваемый аппроксимационной кривой. И, наконец, в-третьих, с учетом закона сохранения энергии становится совершенно очевидным, что это превышение образовано
исключительно за счет недостатка совокупного валового продукта стран,
относящихся к третьему участку распределения.

– 93 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

Видимо подобная дифференциация стран возникла в XX веке в силу
ряда исторических причин, а в настоящее время в мировой социальноэкономической системе имеются факторы, искусственно сдерживающие
перемещение ресурсов от стран третьей группы к первой и второй. Все это
у нас сейчас как бы на слуху. Разве мы постоянно не слышим из новостей,
что существует так называемая Шенгенская зона, всякие антидемпинговые
меры, проблемы вступления в ВТО, особые внешние границы Евросоюза,
дискриминация во внешней торговле, протекционистские меры в экономической политике западных стран и т.д. Все это и есть тот самый «дифференциальный клапан», который свободно пропускает интеллектуальные и
вещественные ресурсы из третьих стран на Запад (в страны первой и второй групп) и препятствует их продвижению обратно.
Думается, что проблема нынешнего общемирового кризиса, связанного со значительными проявлениями терроризма, коренится именно в
этих диспропорциях мирового распределения ресурсов. Дело в том, что все
страны с нестабильной социально-политической системой, в том числе и
те, которые мы непосредственно считаем источником терроризма, находятся именно на третьем участке кривой рангового параметрического распределения существенно ниже оптимальной кривой. Все остальное, что
связывают, в том числе с мусульманским фактором, на самом деле второстепенно. Собственно террористические проявления, безусловно, как и
любые другие опасные преступления, должны всем мировым сообществом
самым жестким образом пресекаться. Однако надо, при всем при этом, постоянно помнить о глубинной, фундаментальной экономической основе,
на которой произрастает терроризм. И если наиболее развитые страны во
многом не пересмотрят свою внешнюю политику и подходы к экономическому сотрудничеству, их могут ждать еще более сильные потрясения.
Отдельно следует остановиться на особой роли ряда стран, составляющих основу выделенной нами ранее на параметрическом распределении третьей группы. Речь идет о Бразилии, России, Индонезии, Китае и
Индии. Как представляется, именно эти страны в основном составляют
фундамент, на котором базируется относительное благополучие того самого пресловутого «золотого миллиарда» жителей нашей планеты. Если
взглянуть на график параметрического распределения, то видно, насколько
поразительно точно миллиардный ранг по горизонтальной оси совпадает с
резким переломом кривой (на нем, кстати, находится Мексика). Правда,
справедливости ради, мы должны констатировать, что относительно высоким удельным ВНП обладают страны, совокупное население которых составляет не миллиард, а около девятисот миллионов человек (это тоже
видно из рис. 1.1). Более того, если провести полноценную статистическую
обработку рангового параметрического распределения, то можно убедиться, что относительно богатая часть населения планеты в общей сложности
насчитывает не более 300 – 400 млн. человек.

– 94 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

Что говорит теория относительно третьей группы стран? Первые две
из них, т.е. Бразилия и Россия находятся в зоне так называемой особой
точки распределения (в статистике она называется пойнтер-точкой). Это
системообразующие элементы. Другими словами, Бразилия и Россия являются связующим звеном между подсистемами относительно богатых и
бедных стран, причем Бразилия, смеем предположить, выполняет эту
функцию в основном в Америке, а Россия – в Евразии. Данные страны являются ключевыми в мировом разделении труда. В известном смысле они
определяют системные свойства человечества как целого. Что касается
Индонезии, Китая и Индии, то с точки зрения теории – это базовые страны,
обеспечивающие устойчивость ресурсного (материального и интеллектуального) фундамента нашей цивилизации.
Настало время вспомнить о главной теме этой части нашего исследования. Мы взялись сформулировать принципы, на которых могла бы базироваться национальная российская идея. Первый чрезвычайно важный
принцип заключается в глубоком и объективном осознании роли и места
России в мировом сообществе, в системе, образуемой человечеством как
целым. По-видимому, на протяжении XX века Россия была мощным системообразующим цивилизационным фактором. Здесь становится очевидным, что наш национальный интерес заключается в том, чтобы Россия таковой и оставалась в обозримом будущем. Следовательно, идея приоритета сохранения территориальной целостности нашей страны, реализуемая
даже в ущерб чисто экономическим интересам отдельных ее жителей и регионов, является, на самом деле, общемировой. Не побоимся утверждать,
что истинный российский патриотизм в этом смысле является общечеловеческим. И здесь кроется серьезное противоречие. С одной стороны, кардинальное улучшение уровня жизни россиян, связанное, конечно же, с перераспределением ресурсов (и перемещением точек на кривой графика), не
может произойти без дезинтеграции страны с последующим бурным развитием отдельных территорий и, наоборот, обеднением других. Россия в
целом не может быстро переместиться вверх по кривой рангового распределения, это могут сделать только ее отдельные территории. А с другой
стороны, дезинтеграция России недопустима с точки зрения общечеловеческих интересов, отражающих ценности более высокого порядка.
Наиболее ярким примером здесь является Калининградская область.
Для нас очевидно, что, развиваясь отдельно от России, эта территория достаточно быстро бы интегрировалась в Западную Европу и достигла соответствующего уровня жизни. Однако мы отдаем приоритет территориальной целостности государства фактически в ущерб региональным чисто
экономическим интересам. И подобная жертвенность, кстати, теперь
вполне понятная с точки зрения общемировых интересов, положительно
воспринимается как «Центром», что само по себе вполне объяснимо, так и
большинством (во всяком случае, пока) самих калининградцев.

– 95 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

Что же касается интересов мирового сообщества в отношении России, то оно, безусловно, заинтересовано в том, чтобы наша страна оставалась именно на том месте, где она и находится сейчас. Им не нужна другая
Россия. Они будут одинаково сопротивляться как быстрому развитию России в целом, так и ее дезинтеграции. И то, и другое будет одинаково угрожать их благополучию и устойчивому развитию. Любая наша попытка изменить устоявшееся положение дел будет неотвратимо вызывать соответствующую реакцию со стороны наиболее развитых стран. Собственно мы
эту реакцию уже многократно могли наблюдать и ощущать в своей новейшей истории. Думается, колебания мировых цен на энергоносители, внезапные изменения торгового баланса и макроэкономической конъюнктуры
на рынках, согласие или отказ в экономической помощи со стороны Запада, финансовые кризисы, а также многое другое и есть подобная реакция.
Россия, безусловно, должна развиваться, однако делать это она может
только в тесном сотрудничестве с мировым сообществом без кардинальных потрясений. На нашей стране лежит особая ответственность за устойчивость всей человеческой цивилизации.
Итак, повторим. Первый принцип, на котором должна базироваться
российская национальная идея, заключается в осознании особой планетарной системообразующей роли России, имеющей ключевое значение для
устойчивого развития всей человеческой цивилизации. Россия, безусловно,
заслуживает называться великой страной, но ее величие заключается в
принципиальном приоритете общечеловеческих ценностей над национальными. И это не только юридическая или политическая декларация, как в
западных странах, а глубинный принцип, затрагивающий на протяжении
столетий материальные основы жизни всех россиян.
Перейдем ко второму принципу. Его мы будем искать уже внутри
нашей страны, в глубинных недрах российской социально-экономической
системы. Естественным было бы предположить, что коль скоро существует оптимальное распределение, описывающее все человечество как систему, подобное распределение должно существовать и для отдельной страны, например, России. Исходя из анализа публикаций, касающихся социально-экономического состояния современной России, можно заключить,
что структура нашего общества весьма далека от оптимальной. В настоящее время у нас очень много бедных и обездоленных людей, при большом
количестве супербогатых и практически полном отсутствии среднего класса. Об этом свидетельствует даже такой факт, что, по мнению ряда экономистов, в одной Москве сосредоточено до 70 – 80 % всех российских финансовых ресурсов. Дошло уже до того, что Москва заняла первое место в
мире по числу продаж дорогих автомобилей и золотых часов. И это притом, что ежегодно сотни людей замерзают прямо на московских улицах, а
в половине сибирских деревень нет централизованного электроснабжения.

– 96 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

Неверное нет в мире страны, где ресурсы боли бы распределены столь чудовищно неравномерно по регионам, городам и социальным слоям.
Занимается ли наше с вами правительство мониторингом социальноэкономической ситуации с целью определения соотношения между бедными, средними и богатыми слоями общества? Учитывая решения, которые принимаются в последние годы, смеем утверждать, что нет. Вообще
создается впечатление, что всю свою социальную политику президент и
правительство просчитывают на карманном калькуляторе. Все, видимо,
сводится к определению того, сколько человек захочет проголосовать за
ныне действующего президента на очередных выборах. Если воспользоваться физикалистской аналогией, то можно сказать, что обсуждаемое
нами сейчас несправедливое распределение ресурсов есть не что иное, как
попытка нарушить закон сохранения энергии. Многие могут возразить, а
причем здесь этот самый закон. Смеем утверждать, что именно в нем весь
корень проблем, правда, толковать его надо предельно широко. Например,
как это делал Аристотель, говоря в «Метафизике»: «…так что, как утверждают, не может что-то возникнуть, если ничего не предшествует» или
«…из не-сущего возникнуть невозможно». Начало первой цитаты однозначно свидетельствует, что данная точка зрения была к тому времени уже
практически общепринятой среди философов.
Давайте посмотрим, что есть, по сути, принятие заведомо невыполнимого бюджета на любом уровне власти. Разве это не попытка нарушить
закон сохранения энергии? Справедливости ради следует сказать, что сделать это в конечном итоге никогда и никому не удается. За безграмотность
политиков обязательно расплатятся люди, этих самых политиков выбравшие. Вернемся к примеру Калининградской области. Региональное правительство совместно с «Центром» принимают решение о необходимости
строительства на территории области тепловой электроцентрали, которая
должна, в конечном итоге, иметь мощность 900 мегаватт, да еще в придачу
и атомной электростанции мощностью 2300 мегаватт (подробнее об электроэнергетической проблеме Калининградской области – см. в Интернете
по адресу: http://gnatukvi.ru/stat.htm). И это притом, что максимальная
нагрузка всех потребителей региона даже в самую холодную зиму не превышает 600 – 700 мегаватт. Спрашивается, куда мы будем девать «лишние
гигаватты» и кто будет расплачиваться за потраченные зря деньги? Конечно же, все мы с вами (я имею в виду как калининградцев, так в определенной степени и всех россиян). Причем мы будем расплачиваться как в том
случае, если их построят, так и в противном. В первом случае из наших
карманов неоправданно будут изъяты излишние средства, а во втором калининградцы останутся без источника электроэнергии и рискуют в любой
момент замерзнуть, как это произошло в Приморье (а Россия потом всем
миром будет финансировать восстановление инфраструктуры).

– 97 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

Еще интереснее получается, если посмотреть, к чему приводит принятие плохих законов. Например, все мы знаем, что в России имеется просто огромное количество различных нормативных актов, предусматривающих льготы для граждан самых разных категорий. При этом в самих по
себе льготах ничего плохого нет. Корень проблемы заключается в том,
насколько они массовые и разработан ли механизм компенсации. Давайте
подробно рассмотрим, к чему приводит отсутствие подобного механизма
на примере льготного проезда в общественном транспорте. Не секрет, что
значительная часть пассажиров общественного транспорта любого российского города пользуются правом бесплатного проезда. Однако самим перевозчикам эти затраты никоим образом не компенсируются (во всяком
случае, как правило). Недополучая средства, владельцы автопредприятий
периодически повышают плату за проезд. Учитывая, что мы признаем закон сохранения энергии, не составляет труда ответить на вопрос, кто покрывает в конечном итоге соответствующие затраты. Конечно те граждане,
кто исправно платит за проезд. Значит, неизбежно возникает ситуация, когда одни регулярно ездят в общественном транспорте за счет других. Возможно и другое развитие событий. Если власти из популистских намерений длительное время не будут позволять увеличивать тариф, то автопредприятия постепенно начнут сворачивать перевозки, что тоже плохо.
Экономисты на это могут сказать, что в социально-экономической
системе любого государства люди посредством налогов всегда расплачиваются за кого-то или за что-то. Однако, во-первых, налоговый процесс
эти перераспределения ресурсов в максимальной степени абстрагирует,
как бы отдаляет от сферы непосредственных человеческих отношений. А
во-вторых, разве могут эти перераспределения затрагивать столь значительную часть базовых средств. Другими словами, разве можно создавать
ситуацию, когда большое число людей за что-то не платит, причем процесс изъятия средств у одних в пользу других осуществляется буквально
на глазах у всех в каждом автобусе. Люди с очень маленьким достатком
(сельские жители, инвалиды, пенсионеры и др.) на подобные рассуждения
могут возразить, что они бы и рады платить за себя, но живут столь бедно,
что делать этого просто не в состоянии. Однако среди льготников имеется
большое количество вполне благополучных и платежеспособных людей.
Да и вообще вопрос надо ставить совсем наоборот. Это потому зарплаты,
пенсии и пособия у нас такие маленькие, что огромное количество людей
норовит повсеместно нарушить закон сохранения энергии.
Есть еще один, пожалуй, более важный вывод. Наша российская
действительность, по сути, размывает такое стержневое человеческое понятие, как нравственность. Возникают как бы два уровня нравственности.
Эта мысль становится понятной, если попытаться осмыслить, является ли
вполне нравственной позиция человека, сознательно следующего неправильному закону. Например, некий гражданин имеет соответствующую

– 98 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

льготу на проезд в общественном транспорте. Спрашивается, должен ли он
задумываться о том, имеется или нет механизм компенсации этой льготы.
Я убежден, что для того, чтобы быть абсолютно нравственным человеком
(в смысле кантовского категорического императива), задумываться надо.
Более того, нравственный человек не должен пользоваться льготой, не
обеспеченной законом и следовательно приносящей вред другим людям. А
вот, если вы пользуетесь льготой, не взирая ни на что, вы хоть и можете
оставаться нравственным, но все же, как бы не вполне. В любом случае,
такие люди должны понимать, что они невольно способствуют дестабилизации социально-экономической системы общества. Кроме того, давно известно, что категория нравственного абсолютна, то есть нельзя быть нравственным не вполне, чуть-чуть. Делая хоть малейший шаг от нравственной
позиции, Вы поневоле становитесь безнравственным. Здесь закон сохранения энергии только подтверждает мысли, изначально сформулированные
еще Сократом, а потом развитые Платоном, Фомой Аквинским и Кантом.
Иногда появляются возражения, что, дескать, закон сохранения
энергии не выполняется в сфере непосредственных человеческих отношений, однако, думается, это случается либо по причине еще недостаточного
осмысления нами таких форм энергии, как психическая или социальная,
либо вследствие путаницы в применении понятий. Узость человеческого
мышления зачастую дает нам примеры полного непонимания того, как закон сохранения энергии приводит к всеобщей взаимосвязи, и в сфере человеческих отношений в том числе. Например, для нас очевидно, что невозможно кому-либо в чем-либо помочь, ничего при этом не потеряв (времени, средств, престижа и т.д.). Если вы действительно хотите сделать кому-то добро, готовьтесь понести при этом адекватные потери. И, наоборот,
если не ощущаете никаких потерь, значит, вы на самом деле не сделали
никому добра. Совершенно глупо выглядят люди, считающие, что они
творят окружающим добро, при этом ничего не теряя. Никакого добра в
этом случае нет, лишь иллюзия. Если же добро все-таки есть, то мы имеем
дело с наиболее отвратительной, с этической точки зрения, ситуацией:
добро творится за чужой счет, а приписывается незаслуженно себе.
Если посмотреть на все происходящее вокруг нас, то можно сплошь
и рядом увидеть безнравственные поступки, имеющие очевидный смысл
нарушения закона сохранения энергии. Причем совершают эти поступки
повсеместно люди, убежденные в своей нравственности. Например, думает
ли о нравственности человек, бросивший бумажку или окурок прямо на
тротуар? Помнит ли он обо всех связях, которые в конечном итоге принесут вред всем, в том числе и ему самому? Ведь для того, чтобы убрать
брошенную бумажку, нужен дворник, которому надо платить зарплату. А
эта зарплата берется из наших налогов. Следовательно, человек, бросив
бумажку, заставил нас всех расплатиться за свой поступок вполне материально. Другими словами, мы все в каждый момент времени платим за

– 99 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

огромное количество безнравственных поступков, постоянно совершаемых
в российских городах и селах. Причем, учитывая налоговые связи, калининградцы платят за жителей Владивостока и наоборот. Однако главная
причина несправедливости здесь заключается в том, что человек, совершивший безнравственный поступок, расплатится совершенно неадекватно,
а в основном за него расплатится общество. Таким образом, известный
классик, когда сказал, что все, происходящее в России, можно охарактеризовать всего одним словом «воруют», был не так уж и далек от истины.
Продолжим с примерами. Мы все потребляем электроэнергию
(правда, за исключением тысяч российских деревень, не имеющих электричества), однако тариф за нее примерно в два – три раза ниже реальной
стоимости. Спрашивается, что, здесь нарушается закон сохранения энергии? Ничего подобного. Заплатив непосредственно по счетам, которые нам
предъявляет энергосбыт, мы потом сполна доплачиваем опосредованно
через налоги, повышенную стоимость товаров и услуг, а также другими
путями. Если общество оказывается все же не в состоянии обеспечить выполнение закона сохранения в этой сфере, мы расплачиваемся отсутствием
тепла и света в наших домах. Заниженный тариф на электроэнергию задает
плохую экологическую ситуацию, расточительное расходование природных ресурсов и крайне низкий уровень нашей жизни (как бы это не показалось парадоксальным на первый взгляд). Порождает он и безнравственность. Так, многие руководители современных российских предприятий не
считают необходимым заниматься энергосбережением лишь потому, что в
нынешних условиях им вполне хватает средств на оплату счетов за электроэнергию. Но при этом они почему-то забывают, что счета неоправданно
занижены в два – три раза, а средняя энергоемкость российской продукции
в 3 – 7 раз выше, чем в развитых странах. Таким образом, эти руководители большую часть издержек своего производства возлагают на общество,
которое расплачивается за их безнравственность и бесхозяйственность. А
способствует этому неправильно установленный тариф, а также отсутствие
государственного или общественного контроля (другими словами, попытка нарушить закон сохранения энергии).
Рассуждая подобным образом, мы подошли к формулированию второго фундаментального принципа, который должен быть положен в основу
российской национальной идеи. Заключается он в глубоком осознании места и роли каждого из нас в обществе, осмыслении тех связей, которые
объединяют людей в социальную систему, принятии приоритета нравственных основ человеческого поведения над всеми другими. Учитывая
сказанное выше, можно придти к выводу, что нравственная позиция требует от человека больших духовных усилий и, что важно, материальных затрат. Оказывается, в жизни за все надо платить, даже за то, чтобы быть
нравственным человеком. Сама по себе эта мысль не нова. Однако мы ее
дополняем пониманием того, что нравственная позиция не просто хороша,

– 100 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 5

но и, как оказывается, наиболее эффективна экономически. Лишь она
обеспечивает оптимальную структуру человеческих отношений (как моральных, так и материальных). Лишь нравственный поступок человека
возвращается к нему в итоге пользой, безнравственный же – неотвратимым
злом, расползающимся как плесень по всему обществу. Зло обладает способностью приумножаться и может в определенный момент привести к
полному распаду межчеловеческих связей и социальному взрыву. Задача
государства установить правила поведения, не допускающие подобного.
Таким образом, мы в результате глубокого исследования решили три
задачи. Во-первых, придали понятию нравственности фундаментальный
смысл и рассмотрели данную категорию на фоне онтологического ряда реальностей. Показали, что под нравственностью можно понимать абсолютную объективную систему норм, определяющую поведение разума (биологического или технического), соответствующее вектору эволюции мира в
онтологическом ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Суть нашего подхода к определению нравственности сводится к двум расширительным толкованиям: объектом и
носителем нравственности является разум вообще, а нормативным содержанием нравственности выступает совокупность правил поведения, эволюционно полезных, соответствующих вектору эволюции.
Во-вторых, мы придали техноэтике гораздо более широкое (в некотором смысле метаэтическое) звучание и рассмотрели ее как систему норм
нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующее вектору эволюции окружающего мира
в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При этом ключевой посылкой, определяющей когнитивную основу техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее нормативным
стержнем выступает модернизированный кантовский категорический императив: поступай согласно максимам, которые в то же время могут иметь
предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих
вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Наконец, в-третьих, мы показали, в решении каких общественно значимых прикладных задач, имеющих нравственное значение, может быть
успешно применена техноценологическая методология. Применив методы
рангового анализа техноценозов, мы сделали вывод, что национальная
российская идея должна основываться на базовых принципах, выражающих два фундаментальных осознания: во-первых, места и роли нас самих в
общественной социально-экономической системе и, во-вторых, места и
роли нашей страны в общепланетарной системе, называемой человечеством. Эти осознания должны дать нам понимание нравственных основ
российского самосознания, основанных на общечеловеческих ценностях и
элементарной целесообразности совместного бытия людей.

– 101 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

1.6. Техноэволюция и технический прогресс
Возникает вопрос: для чего нужен сделанный нами выше гипотетический экскурс в необозримое будущее? А нужен он по двум основным
причинам. Во-первых, сегодняшнему техноцентрическому осмыслению
мира необходима подобная ортодоксальная, крайняя точка зрения, позволяющая оторваться от укоренившегося на протяжении веков философского
мировоззренческого антропоцентризма. Во-вторых, чтобы отчетливо увидеть направление, абсолютную цель и движущие силы развития технической реальности сегодня, нужен взгляд в далекое будущее. Это как в прикладной статистике: для определения криволинейной траектории нельзя
ограничиваться двумя-тремя близлежащими точками, нужна как минимум
одна далеко отстоящая. И здесь краеугольным камнем является принципиальная возможность применения к технической реальности начал термодинамики (закона сохранения энергии и особенно – принципа максимума
энтропии), которые отражают фундаментальную онтологическую иерархичность структуры мира от субстанции до универсума в целом. Наличие
иерархии как бы задает формальную основу для содержательного движения мира в его развитии, своего рода эволюционную траекторию, весьма
жестко определяемую всеобщими законами. Наш взгляд в будущее и есть
попытка просмотреть эту траекторию.
Новое осмысление технической реальности, места и роли человека в
глобальном эволюционном процессе, кроме всего прочего, позволяет особым образом видеть коренную особенность, отличающую его от остального животного мира (основной вопрос философской антропологии). Мы
вправе рассматривать человека как творца, информационного носителя,
движущую силу, предтечу, источник саморазвития технической реальности. Человек – венец биологической (и только биологической) природы
лишь в том смысле, что именно ему предначертано создать принципиально
новую по сложности организации сферу (и в последующем жить в ней),
символизирующую новую ступень эволюции Вселенной. Такое видение
подтверждает и сделанный ранее формальный вывод о том, что суть человека надо искать не внутри, а вне его, не в его особенностях, а в функции,
высшем предназначении, в осознании роли человека во вселенском, трансцендентальном плане. Человек, видимо, действительно избранное существо, но далеко не венец мироздания. Архитектоника Вселенной (если кому-то угодно – замысел Творца) неизмеримо, бесконечно сложнее, да и
понимать феномен человека в данном контексте необходимо гораздо шире,
полагая, что в различных уголках Вселенной может параллельно идти
(убежден, обязательно идет) аналогичный данному нам на Земле эволюционный процесс, являющийся также частью глобальной космогонии. Здесь
мы в большей степени придерживаемся кантовской позиции.

– 102 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

Закономерен вопрос: в чем же, при данной постановке проблемы,
интерес самого человека в реализации новых подходов к технической реальности? Думается, именно в этой заинтересованности мы должны видеть
возможность выживания техногенной человеческой цивилизации, ибо
Вселенная в реализации ее глобального эволюционного плана имеет в своем распоряжении огромное количество альтернатив. А от существования
отдельного биологического вида Homo sapiens, обитающего на третьей
планете во вторичной системе желтого карлика класса G2V под названием
Солнце, расположенного на периферии заурядной спиральной галактики
типа Sb, называемой Млечный путь, на задворках одного из доменов Метагалактики, по большому счету, зависит очень немногое.
Несмотря на сказанное, автор, относя себя к виду Homo sapiens
(кстати, с гордостью), пока не видит другого способа исследования технической реальности кроме как на линии соприкосновения «человек – техника». А цель познания человеком мира можно представить как получение
новых знаний о сущем, что приводит к построению все усложняющегося
информационно-интеллектуального здания. Параллельно с этим непрерывно происходит процесс развития и усложнения объекта познания. Не
исключено пересечение этих двух построений на определенных этапах (на
эмпирическом или феноменологическом уровнях). Признавая целостность
мира и понимая, что человек является лишь его частицей, выполняет определенную роль в общем сюжете развития, следует задаться вопросом: какова цель познания человеком мира с точки зрения самого мира? Весь
опыт развития человечества свидетельствует о том, что результатом его
познания, остающимся вне субъекта, является техническая реальность.
Создается впечатление, что человек возник, стал мыслить, выделился
из биологической природы, творил, познавал и продолжает познавать объективно лишь для того, чтобы стать источником технической реальности.
Техническая реальность, в свою очередь, объективируясь благодаря мысли
и рукам человека, приобретает все больше и больше способностей к саморазвитию. Эволюционируя, она становится трансцендентной для познавательной деятельности человека. В ней самой все ускоряющимися темпами
формируется новый бесконечный горизонт познания для человека (своего
рода промежуточный мезомир наряду с микро- и макромиром). В этом
процессе техническая реальность не отрицает человека совсем, а оставляет
ему важное место, однако очевидно, что человек все больше превращается
из демиурга в раба. В подобном осмыслении технической реальности
наиболее трудным, является восприятие отрицания антропоцентричности
(человек не венец природы, а промежуточное звено). Человек, по сути, сам
порождает свое отрицание (М. Хайдеггер: сама действительность поощряет человека к подобного рода действиям). В настоящее время становится
очевидным, что подобное развитие нашей цивилизации соответствует
направленности и глобальных энтропийных процессов во Вселенной.

– 103 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

Рассматривая технику в контексте ноосферных проблем и видя в
техногенном характере нашей цивилизации угрозу существованию человечества, философия рассматривает прежде всего социальную составляющую в современном процессе развития технической реальности. При этом
полагается, что всестороннее ограничение техногенного влияния на окружающую природу и социокультурную сферу (путем внедрения прогрессивных технологий энерго-, ресурсосбережения и других мер) является
проявлением изначального главенства человека над техникой (Х. Бек:
«…самопознание человека во всем величии его господства»). Однако
представляется очевидным, что сам процесс снижения техногенного влияния на природу и общество выливается не во что иное, как в еще большее
совершенствование технических изделий, внедрение более утонченных
технологий и в целом в дальнейшую «интеллектуализацию артефактов».
Техника, пугая человека, заставляет его все больше совершенствовать себя. Призывы же к отказу от достижений технического прогресса вообще
(назад – в джунгли) представляются несерьезными. Различные варианты
альтернативного (в частности, какого-то «биологического») пути развития
человечества остаются пока только на страницах фантастических романов.
Остается лишь сожалеть, что многими эти сугубо фантастические сюжеты
воспринимаются как вполне реальные.
Безусловно, снижение техногенного влияния на окружающий мир
приносит «пользу» не только технической реальности (в объективном ее
осмыслении), но и человеку. Поэтому одной из важнейших компонент инженерных технологий является учет самого что ни на есть традиционного
гуманитарного знания о том, что такое человек и в чем для него польза. Не
вдаваясь в суть и структуру данного знания, остановимся, однако, на понятии пользы. Отбросив от него все субъективное, присущее относительности человеческих интересов (если, конечно, это возможно), мы получим не
что иное, как широко применяемое понятие эффективности.
Как уже отмечалось, оценка эффективности традиционно понимается в узком и широком смысле. В узком – это своего рода «внутренняя» эффективность плодов инженерной деятельности как сугубо технических
устройств, механизмов, конструкций. По всей видимости, она всегда оценивалась по соотношению «функционально-эстетические качества – затраты». И хотя формально методология оценки претерпела от Витрувия (еще
раньше – Древняя Греция и Египет) до ГОЭЛРО, ГИПРОМЕЗА,
ГИПРОСТРОЯ, IBM, Microsoft колоссальные изменения (от простейшей
геометрической редукции до имитационного моделирования), по сути, ничего не изменилось. Лишь в последние десятилетия к нам пришло понимание, что всякая техническая конструкция есть не только и не столько преобразование природы, сколько трансформация (нередко деформация) социокультурной сферы. Оценивать полезность подобных плодов инженерной деятельности можно с использованием понятия эффективности в ши-

– 104 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

роком смысле. В данном случае технические изделия не могут рассматриваться отдельно от инфраструктуры, в которую предполагается их внедрение (в более широком понимании – от упомянутой выше социокультурной
сферы в целом). Ныне становится понятным, почему подобное толкование
эффективности пришло к нам лишь на настоящем уровне развития инженерии. Причина кроется в масштабах распространения и глубине проникновения во все сферы жизни человека технической реальности. В настоящее время в техногенных катастрофах гибнет в десятки раз больше людей,
чем в природных катаклизмах. Отсюда – резкое повышение ответственности проектировщиков за свои решения. Это становится понятным, если
вспомнить, что атомная бомба, хлорпикрин и Семипалатинский полигон
также являются плодами инженерной деятельности.
Проблема оценки эффективности крупных инфраструктурных объектов не находит удовлетворительного решения в рамках методов имитационного моделирования, основывающихся на детерминизме, стохастизме и
редукционизме. Ключ к ее решению лежит в теории техноценозов, в приложении к которым принципиально значимы как гносеологический, так и
методологический аспекты (прежде всего применительно к проблемам
оценки эффективности и оптимизации). Так, понятие эффективности здесь
рассматривается на двух уровнях: во-первых, на уровне изделий и, вовторых, на уровне номенклатуры. Эффективным представляется техноценоз, в котором каждое изделие по своим параметрам, а также вся их номенклатура в совокупности, с одной стороны, адекватны глобальным целям и задачам, а с другой – могут в достаточной степени быть обеспечены
существующей инфраструктурой. Теоретическим критерием подобной оптимизации, как мы уже знаем, является выполнение критериальных положений закона оптимального построения техноценозов.
Закономерен вопрос: где же здесь гуманистическое начало? Дело в
том, что инженер всегда остается инженером (технарием, если угодно) и
даже гуманитарные вопросы пытается решать с помощью точных наук.
Предполагается, что в комплексе параметров, с помощью которых оценивается состояние техноценоза в целом и качество отдельных технических
изделий в частности, должны обязательно наличествовать параметры, характеризующие гуманитарные аспекты инженерной деятельности (эстетические, эргономические, социальноориентированные, ресурсосберегающие, экологические и др.). В основе подхода лежит понятие глобального
единства и взаимосвязи окружающего нас мира во всех его бесчисленных
проявлениях. Отсюда признание существования фундаментальных законов
природы. Как представляется, стержневым здесь является принцип «минимакса»: природа в силу неизвестных нам причин стремится с максимальной эффективностью и минимальными затратами использовать любой
ресурс. Как следствие: с одной стороны, глубинная взаимосвязанность и
векторизованная направленность эволюции на усложнение нашего мира, а

– 105 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

с другой – подчинение всего сущего закону сохранения энергии (в толковании энергии в широком смысле как мерила всего, что Аристотель в свое
время назвал «причинами вещей»).
Итак, чтобы оптимизировать техноценоз, проектировщик должен
учитывать очень широкий спектр параметров (включая и совершенно непривычные для технариев – гуманитарные). Любой инженер скажет,
насколько сложна эта задача, если решать ее в рамках традиционных методов. Однако в процессе оптимизации техноценозов его поджидает и еще
одна существенная трудность, которая заключается в их принципиальной
непознаваемости человеком в полной мере (трансцендентности).
Предельно упрощенно феномен трансцендентности техноценоза
можно пояснить следующим образом. Человек, проектируя отдельное техническое изделие (являющееся для него принципиально познаваемым, имманентным), руководствуется, как правило, традиционными подходами,
основанными на законах Ньютона – Ома – Кирхгофа – Гаусса – «Больших
чисел». Это вызывает цепную реакцию совершенствования других изделий
другими проектировщиками. Изделия (как и проектировщики) между собой слабо связаны. Слабосвязанные новые изделия насыщают техноценоз.
При этом они либо занимают новые техноценологические ниши, либо
«выдавливают» другие изделия. Этот процесс непознаваем (трансцендентен) для индивида, совершенствующего первое изделие, что делает трансцендентным техноценоз в динамике его развития. В результате, зачастую
имея явно улучшенные по своим параметрам технические изделия, мы получаем резко ухудшенное состояние техноценоза в целом.
Поистине, прав был Х. Ортега-и-Гассет, который в своих размышлениях о технике уже много лет назад с досадой говорил, что «в наши дни,
имея в своем распоряжении общий метод создания технических средств
для реализации любого запроектированного идеала, люди, кажется, утратили всякую способность желать ту или иную цель и стремиться к ней».
Впрочем, мы уже показали, что подобные проблемы находят свое разрешение в рамках техноценологического подхода. С содержательной точки
зрения, здесь не обойтись без закона оптимального построения техноценозов. Однако требуется и формальная перестройка инженерного мышления,
связанная с постижением различия таких процессов, как конструирование
единичных технических изделий, с одной стороны, и проектирование техноценозов, с другой. Ранее Б.И. Кудриным было показано, что подобная
проектировочная деятельность осуществляется в принципиально разных
узловых точках технического прогресса [27-37].
Ныне инженерное творчество (именно творчество), опираясь на узловые точки технического прогресса и непрерывно реализуя информационный отбор, являет нам действие фундаментальных движущих сил техноэволюции. Рассмотрим этот аспект более подробно. При этом под техноэволюцией мы понимаем приводящий к иерархии форм и сущностей,

– 106 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

обеспечивающей векторизованную направленность на непрерывное
усложнение, процесс развития технической реальности, сопровождающийся количественными и качественными изменениями и реализующийся в
условиях информационного отбора в результате взаимодействия противоположных тенденций, одна из которых ведет к получению новых, а другая
– к закреплению существующих эволюционно полезных признаков технических изделий (более подробно об этом – см. п. 1.3 в [20]).
Любое техническое изделие имеет свое функциональное предназначение (если пользоваться привычной философской терминологией, то в
этом его сущность, содержание), которое реализуется с помощью определенного конструктивного решения (это явление, форма). Сущность, воплощенная в определенной конструкции, в соответствии с законом сохранения энергии требует адекватных затрат как на реализацию данной конструкции (производство), так и на ее сохранение (эксплуатацию). Очевидно, что чем сложнее конструкция, тем больше затрат требуется на ее производство и эксплуатацию. Функциональное предназначение, ради которого создается конструкция, априорно задается совокупностью требований,
определяемых внешними условиями существования будущего технического изделия, т.е. его содержание устойчиво. Однако в результате воплощения в жизнь запроектированного идеала мы можем получить более или
менее удачную конструкцию. Совершенство конструкции определяется в
любом случае соотношением «полезный эффект – затраты» (близостью к
аристотелевскому «минимаксу»). Это означает, что форма технических изделий неустойчива, подвижна и многовариантна. Таким образом, абсолютность содержания и относительность формы (форма лишь в нереализуемом до конца на практике идеале может соответствовать содержанию) создают движущую силу (потенцию, привлекательность) для инженерного
творчества. Инженер постоянно носит в себе идеал разрабатываемого им
технического решения, но никогда не может достичь его в формальном
воплощении. Это есть первая узловая точка технического прогресса, которая называется конструированием технических изделий.
Как содержательно, так и формально технические изделия между собой взаимосвязаны (данная взаимосвязь, несмотря на то, что она осуществляется иногда через человека, имеет объективную, ресурсную, энергетическую природу). Содержательно взаимосвязанные технические изделия также априорно задают некое идеальное гармоничное сочетание сущности, которое минимизирует суммарные энергетические затраты. Гармоничное сочетание (мы уже знаем, что в соответствии с законом оптимального построения техноценозов, оно обеспечивает максимум энтропии в системе) задается двумя противоположными тенденциями. Первая тенденция
есть стремление потребителя индивидуализировать потребление, а вторая
– стремление производителя унифицировать производство. При этом потребление и производство мыслятся в предельно объективном технократи-

– 107 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

ческом смысле, т.к. и производитель, и потребитель – это, как правило,
также технические изделия, а термин «стремление» имеет предельный
смысл таксиса, функционального соответствия, являющегося идеалом для
других проектировщиков, занимающихся конструированием этих «производителей» и «потребителей».
В области многочисленных видов технических изделий (которые, по
своей сути, необходимы в больших количествах) побеждает производитель, поэтому их разнообразие невелико. Кроме того, эти изделия не могут
быть слишком большими, энергоемкими, сложными, т.к. из-за многочисленности они не смогут быть обеспечены ресурсно в процессе эксплуатации. В области же малочисленных видов побеждает потребитель, что делает их разнообразными. Малочисленность, будучи задана априорно, дает
конструкторам широкое поле для наращивания функциональных параметров, однако техническое изделие, уже обладающее значительными параметрами (большое, дорогое, энергоемкое), не может количественно широко распространяться по причине все той же ресурсной ограниченности.
Следовательно, мы наблюдаем в технической реальности сложную
диалектику между количеством и качеством, формой и содержанием. Если
рассматривать стационарное состояние, то гармоничное сочетание сущностей содержательно взаимосвязанных технических изделий задается в том
случае, когда общий энергетический ресурс делится равномерно между
видами технических изделий (отсюда и максимум энтропии). То, что энергетический ресурс, приходящийся на вид, есть, по сути, произведение количества на качество, задает жесткую обратную взаимосвязь: хочешь увеличить количество, поступись качеством и наоборот. Остается вопрос: почему же в гармоничном сочетании ресурсы распределяются равномерно по
видам? Это происходит благодаря равномощности, онтологической равнозначности рассмотренных выше противоположных тенденций, что следует
из закона сохранения энергии [13,16].
Однако вспомним, что речь пока шла о стационарном гармоничном
сочетании сущностей. Еще раньше мы сделали вывод о принципиальной
нестационарности форм технических изделий, что порождает (учитывая
показанную выше фундаментальную взаимосвязь) движущие силы к постоянным изменениям количественно-качественных соотношений. Причем
эти изменения неустранимы и носят колебательный характер (ввиду действия противоположных тенденций). Остается выяснить: чем задается прогрессивная направленность этих изменений, которая и определяет векторизованную направленность техноэволюции на усложнение? Чтобы ответить
на этот вопрос, вернемся вновь к формирующим тенденциям. Мы видим,
что первая из них (стремление потребителя индивидуализировать потребление) является открытой сверху, т.е. не создает качественных ограничений для получения новых полезных признаков технических изделий (все
ограничения количественные). Вторая же тенденция (стремление произво-

– 108 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

дителя унифицировать производство) закрыта снизу, т.к. нет никаких
предпосылок для уменьшения достигнутых функциональных параметров у
сконструированных ранее технических изделий, поэтому мы вправе говорить, что вторая тенденция закрепляет существующие полезные признаки.
Таким образом, в технической реальности при постоянном движении (изменении) форм одновременно происходят процессы получения новых и
закрепления существующих полезных признаков, что задает вектор развития, движения в сторону усложнения.
Наличие идеального гармоничного состояния в технической реальности и вектора развития еще раз подтверждает мысль о движущих силах
инженерного творчества, определяющих вторую узловую точку технического прогресса, которая называется проектированием техноценозов. Однако реализуется эта узловая точка не так, как первая. В первой инженер
выступает субъектом творчества, носящим в себе идеал и воплощающим
его в жизнь, а объект конструирования имманентен для него. Во второй
же, напротив, объект проектирования (техноценоз) в основном властвует
над инженером. Постоянно изменяясь вне поля зрения инженера, техноценоз в основном остается для него трансцендентным. И если на этапе конструирования инженер может сделать что угодно (любое техническое изделие, оставаясь в рамках законов физики и химии), то на этапе проектирования техноценоза инфраструктура воспримет и закрепит только такое
решение, которое будет приемлемо для нее. Отсюда ряд следствий: вопервых, важность и решающее значение именно второй узловой точки
технического прогресса; во-вторых, кардинальное различие инженерной
методологии, применяемой в рассматриваемых точках; наконец, в-третьих,
необходимость в новых организационных формах для осуществления подобной научно-технической политики в современных условиях.
Вторая узловая точка технического прогресса, помимо новых подходов к научно-технической политике, осуществляемой в основном методами номенклатурной и параметрической оптимизации, также ставит проблему оптимального управления потреблением ресурсов в техноценозах.
Здесь речь идет о параметрической оптимизации, осуществляемой на системном уровне. Однако последняя в корне отличается от процедур, выполняемых в рамках номенклатурной оптимизации. Во-первых, в ходе оптимального управления ресурсами техноценоза ранговый анализ производится не по видообразующим, а по функциональным параметрам. Вовторых, оптимизация осуществляется без предварительного видообразования и анализа видовых (ранговых видовых) распределений. В-третьих, ресурсная оптимизация имеет очевидный предел, задаваемый структурными
ограничениями в техноценозе, являющимися следствием закона сохранения энергии. Тем не менее, критериальная система ресурсной оптимизации, как и номенклатурной, в конечном итоге строится на уравнениях закона оптимального построения техноценозов.

– 109 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

В отношении техноценозов для нас более всего важна методологическая специфика их исследования. Чтобы разобраться в ней, вновь обратимся к примеру с автопредприятием. Рассмотрим отдельно взятый автомобиль. Во-первых, нам уже ясно, что этот автомобиль, оставаясь во Вселенной отдельной и единственной в своем роде особью, представляет некоторый вид (его мы ассоциируем, как правило, с маркой, моделью, названием
и годом выпуска). Каждый вид в пределе характеризуется бесконечным
количеством (континуумом) параметров. Однако из них мы легко вычленяем основные, так называемые видообразующие. Совокупность видообразующих параметров, характеризующих данный вид, отражается и нормативно закрепляется в конструкторско-технологической документации
(своего рода генотипе). Во-вторых, любой параметр, отраженный в документации, воплощается в конкретном автомобиле при его изготовлении на
заводе лишь приблизительно, причем той же документацией определяются
допустимые пределы отклонений. Превышение или преуменьшение их
приводит к браку, который за ворота завода, как правило, не выходит.
Привычная для нас математическая статистика (назовем ее гауссовой) гласит: если взять определенное количество автомобилей одного вида
и усреднять любой параметр (массу, надежность, габариты, живучесть, ремонтопригодность, эргономичность и др.), можно получить значение,
близкое к тому, которое записано в документации (ГОСТе, ОТТ, ОСТе, КД
и др.). Процедура усреднения проста: числовые значения одного параметра, определенные для каждого автомобиля (особи), необходимо просуммировать и полученную сумму разделить на число исследуемых автомобилей. Получаем так называемое среднее арифметическое значение (статистическое среднее), теоретическим обобщением которого является математическое ожидание. Кроме того, чем больше автомобилей одного вида мы
будем таким образом исследовать, тем ближе среднее значение параметра
будет приближаться к записанному в конструкторской документации. Это
подтверждается основными постулатами гауссовой математической статистики: центральными предельными теоремами и законом больших чисел.
Таким образом, среднее значение параметра становится для автомобилей
одного вида весьма значимым и наполненным глубоким смыслом.
Попробуем теперь применить аналогичную методику к исследованию техноценоза (в данном случае – автопредприятия в целом). В нем
имеются автомобили разных видов, на каждый из которых разработана
своя конструкторско-технологическая документация. Однако это не мешает нам формально задать единые показатели – массу, габариты, надежность и др. Их можно определить для автомобиля любой марки, причем в
одних единицах измерения. Зададимся вопросом, а можно ли усреднить
значение любого параметра для всех автомобилей техноценоза. Безусловно, технически это вполне осуществимо, однако, что за цифру мы при этом
получим? Ну, к примеру, удалось определить, что средняя масса автомо-

– 110 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

билей данного автопредприятия составляет две тонны. Но, во-первых, двух
одинаковых автопредприятий не существует, а даже, если они и сходны по
определенной группе параметров, то это ничего не значит. Они могут
сколь угодно отличаться по другим параметрам (причем, как уже неоднократно показано на практике, не чуть-чуть, а в разы и на порядки). Вовторых, и это важнее, если мы к автомобилям одного предприятия прибавим автомобили другого и вновь усредним соответствующий параметр, то
обнаружим, что средняя масса этой новой совокупности автомобилей составляет уже не две, а три тонны. И чем большее количество автомобилей
мы будем исследовать подобным образом, тем выше будет их средняя масса. Можно, конечно, в пределе говорить о средней массе всех автомобилей
на Земле, однако пока мы ведем подсчеты, выпускаются новые автомобили, и задача также как и в приведенном ранее примере с авторучками теряет свой первоначальный смысл.
Выражаясь матстатистическими понятиями, можно констатировать,
что при увеличении выборки среднее в пределе не сходится к математическому ожиданию, а стандарт постоянно увеличивается, делая дисперсию
теоретически бесконечной. Интеграл под кривой функции плотности распределения (если таковую вопреки физическому смыслу формально построить) не равен единице и вообще становится расходящимся.
Очевидно, гауссовая математическая статистика непригодна для исследования техноценозов. Прежде чем исследовать любой объект, его
необходимо математически описать. В частности, если мы говорим, что
средняя масса автомобиля ЗИЛ-131 (как вида) составляет столько-то тонн,
то эту цифру можно уверенно использовать в любых расчетах, т.к. она
устойчива и значима в том смысле, о котором мы только что говорили. И
если на автозаводе на выезде с конвейера по производству ЗИЛ-131 делать
мост, то вполне можно ориентироваться на эту цифру. Как же все-таки
описать техноценоз, например, по все тому же параметру – массе? Оказывается, для этого необходимо построить так называемое ранговое распределение. Теоретически это уже область негауссовой (или ципфовой) математической статистики устойчивых безгранично делимых распределений,
основные положения которой разрабатываются еще с 30-х годов ХХ века
Гнеденко, Колмогоровым, Хинчиным, Деблином, Хайтуном, Кудриным и
другими. Примечательно, что негауссовая математическая статистика уже
более ста лет активно используется в таких областях знаний, как социология, наукометрия, лингвистика, биология. Однако для исследования технических систем она стала применяться недавно (начиная с 70-х годов ХХ
века), и впервые это сделал Б.И. Кудрин [28].
Исходной посылкой негауссовой математической статистики является признание существования таких системных объектов, в которых выборки параметров, описывающих отдельные элементы, по сути, не имеют математического ожидания, а дисперсия равна бесконечности (не подчиня-

– 111 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 6

ются закону больших чисел, и в них не действуют центральные предельные теоремы). А гауссовая статистика является лишь частным случаем более общей негауссовой и применима только для множеств, элементы которых по своим параметрам сравнительно близки и подчиняются центральным предельным теоремам и закону больших чисел.
Однако вернемся к нашему примеру и разберемся, чем же в этом
смысле принципиально отличается совокупность (выборка) автомобилей
одного вида от техноценоза, куда входят автомобили разных видов. Ключевым различием является то, что при изготовлении автомобилей одного
вида на предприятии все изделия стремятся сделать близкими по основным параметрам. Формируя же техноценоз, напротив, в основном стараются подбирать различные автомобили. Разнообразие, как мы уже отмечали, позволяет добиваться максимальной функциональной гибкости при
выполнении основных задач. Мы помним, что стремление к разнообразию
ограничивается лишь возможностями обеспечивающих систем. Наилучшее
разнообразие достигается при оптимальном построении техноценоза, которое описывается выведенным нами законом [19,20].
Таким образом, разнообразие видов и диапазон разброса параметров
технических изделий-особей в техноценозах всегда настолько велики, что
это делает невозможным применение привычной для нас классической математической статистики. Что же делать? Как корректно математически
описать техноценоз? Выход один – не делать никаких усреднений, а оперировать всегда выборкой параметров в целом. Для этого необходимо
строить гиперболические ранговые распределения особей техноценоза по
интересующим нас параметрам.
Словом, мы уже вплотную подошли к рассмотрению ранговых и видовых распределений, однако это уже область собственно технологии рангового анализа. Отметим лишь, что к настоящему времени данная методология теоретически обоснована и многократно (в общей сложности свыше
тысячи раз [12,28,59]) апробирована на объектах масштаба региона, города, крупного предприятия, торговой сети, группировки войск.
В заключение необходимо отметить, что новое осмысление технической реальности и техноэволюции, осуществляемое в рамках технократической (точнее – ацентрической) парадигмы развития мира и базирующееся на фундаментальных законах природы, не только открывает возможность научного прогнозирования будущего, что само по себе чрезвычайно
интересно, но и обогащает современного инженера новым методологическим аппаратом, позволяющим видеть невидимое ранее. Последующие параграфы настоящей работы как раз и посвящены раскрытию методологи,
основой которой является ранговый анализ, базирующийся на технократическом осмыслении окружающего мира, негауссовой математической статистике гиперболических безгранично делимых видовых и ранговых распределений, а также законе оптимального построения техноценозов.

– 112 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

1.7. Фундаментальные основы изучения техноценоза
С точки зрения последующего математического описания ключевой
подсистемы (детерминанта, определителя) технической реальности – техноценоза – большое значение имеет осмысление фундаментальных основ,
в качестве которых мы, оставаясь в рамках современной научной традиции, прежде всего, рассматриваем всеобщие законы – первое и второе
начала термодинамики [11,12,19,20,28]. При этом важным является не
только и не столько простое распространение начал на технику и техноценозы с последующим подтверждением их всеобщности, но и выявление
онтологической и гносеологической специфики приложения данных начал
к технической реальности. Именно в изложении начал термодинамики в
понятиях техноценологического подхода мы видим методологические основания универсального прикладного инструментария для исследования
техноценозов – рангового анализа. Итак, в первую очередь рассмотрим
начала термодинамики в их традиционных формулировках [53].
Первое начало (или закон сохранения энергии) гласит, что в изолированной системе энергия может переходить из одной формы в другую, но
ее количество остается постоянным. Если система не изолирована, то ее
энергия может изменяться либо при одновременном изменении энергии
окружающих тел на такую же величину, либо за счет изменения энергии
взаимодействия тела с окружающими телами. При переходе системы из
одного состояния в другое, изменение энергии не зависит от того, каким
способом (в результате каких взаимодействий) происходит переход, то
есть энергия – однозначная функция состояния системы. Закон сохранения
энергии является строгим законом природы, справедливым для всех известных взаимодействий, он связан с однородностью времени, то есть с
тем фактом, что все моменты времени эквивалентны и физические законы
не меняются со временем. Энергия – общая количественная мера различных видов движения и взаимодействия (слабого, электромагнитного, сильного, гравитационного) всех видов материи. На макроуровне условно различают отдельные виды энергии: механическую, тепловую, химическую и
др. Одни виды энергии могут превращаться в другие в строго определенных количественных соотношениях (минимальная порция – квант). Понятие энергии связывает воедино все явления природы [53].
Второе начало термодинамики (или закон возрастания энтропии)
гласит, что в замкнутой макроскопической системе энтропия при любом
реальном процессе либо возрастает, либо остается неизменной. В состоянии равновесия энтропия замкнутой системы достигает максимума и никакие макроскопические процессы в такой системе невозможны (принцип
максимума энтропии). Для незамкнутой системы направление возможных
процессов, а также условия равновесия могут быть выведены из закона

– 113 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

возрастания энтропии, примененного к составной замкнутой системе, получаемой путем присоединения всех тел, участвующих в процессе. Второе
начало термодинамики непосредственно связано с первым и показывает
направление всех физических процессов. При этом энтропия – величина,
количественно характеризующая степень неравномерности распределения
энергии в системе; мера внутренней неупорядоченности системы; одна из
величин, характеризующих тепловое состояние тела или системы тел; в
теории информации – мера неопределенности сообщения; в теории сложных систем – мера структурной неоднородности [53].
Изложим первое начало термодинамики (закон сохранения энергии)
в понятиях техноценологического подхода. Очевидно, что в данном случае
рассмотрение системы-техноценоза, состоящего из объединенных слабыми связями технических изделий и обеспечивающих систем, требует поиска энергетического эквивалента. Как представляется, подобным эквивалентом могут выступить параметры, характеризующие технические изделия и обеспечивающие системы. Вспомним, параметр – это признак, характеризующий какое-либо явление, определяющий его оценку; величина,
входящая в выражение, значение которой является постоянным в пределах
рассматриваемой задачи. В ранговом анализе – величина, характеризующая какое-либо свойство технического вида или изделия, количественная
форма показателя. Различают параметры: видообразующие, характеризующие виды технических изделий с точки зрения их предназначения, и
функциональные, характеризующие особи с точки зрения эффективности
их функционирования или затрат на всестороннее обеспечение.
Таким образом, основываясь на законе сохранения энергии можно
постулировать, что все параметры особей техноценоза равноправны в том
смысле, что наращивание при проектировании любого параметра сопровождается адекватным увеличением затрачиваемых при изготовлении, а
также в последующей эксплуатации ресурсов. Следовательно, в континууме параметров системы-техноценоза всегда есть два непересекающихся и
равномощных подмножества (одно включает параметры, имеющие смысл
полезного эффекта, другое – затрат). При этом полезный эффект имеет отношение к собственно техническим изделиям, а затраты – к обеспечивающим системам (эксплуатация, восстановление, снабжение, подготовка кадров, утилизация и др.). Ввиду того, что параметры полезного эффекта отражают свойства отдельных изделий, а параметры, имеющие смысл затрат,
характеризуют системы, обеспечивающие функционирование групп особей (популяций) техноценоза, установить между ними однозначное соответствие невозможно. Однако, полагая фундаментальными законы сохранения, к техноценозу можно применить закон сохранения энергии в параметрической форме. Суть закона в данном случае заключается в том, что
суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия,
из которых состоит техноценоз, в совокупности с суммарными энергетиче-

– 114 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

скими затратами, необходимыми для обеспечения их эксплуатации, в параметрическом выражении всегда равны совокупному полезному эффекту,
который можно извлечь в процессе функционирования техноценоза.
Здесь следует сделать два важных замечания. Во-первых, математическая реализация первого начала термодинамики в понятиях техноценологического подхода требует предварительной нормировки параметров.
Во-вторых, диктуемое первым началом формальное параметрическое равенство в техноценозе отнюдь не означает автоматическое равенство энтропии техноценоза до и после воплощения энергетических ресурсов в
технические изделия и обеспечивающие подсистемы.
Перейдем ко второму началу термодинамики (закону возрастания
энтропии) и также сформулируем его в понятиях техноценологического
подхода. В первую очередь следует отметить, что у понятия энтропии
имеются три, в принципе связанных друг с другом, различных трактовки:
энергетическая, информационная и структурная. Рассмотрим эту связь на
примере. Предположим, что в нашем распоряжении имеется полностью
изолированное от окружающей среды помещение неизменного объема,
равномерно заполненное каким-либо газом, состоящим из простейших неделимых частиц (молекул) и предварительно нагретым до температуры
двадцать градусов. Газ при этом совершенно не взаимодействует со стенками помещения. Очевидно, что если до этого помещение находилось в
состоянии равновесия бесконечно долго, то энтропия газа, содержащегося
в нем, будет максимальна. Теперь, каким-либо образом разделим помещение на две равных части перегородкой, обладающей абсолютно изолирующими свойствами и с которой также не взаимодействует газ. Затем в одной половине помещения понизим температуру до нуля градусов и за счет
высвободившейся энергии повысим (без потерь энергии) температуру в
другой половине до сорока градусов. Понятно, что в соответствии с первым началом термодинамики, общее количество энергии в помещении не
изменится, однако при этом энтропия газа уменьшится ровно в два раза
(причем как в энергетической, так и в информационной трактовке). Если
трактовать энтропию в как меру неоднородности энергии, то понятно, что
в первом случае энергия была распределена равномерно по всему объему
помещения, а во втором – появились две равные части помещения с разной
температурой. Если говорить об информации, то можно увидеть следующее. До разделения помещения в каждой его точке была одинаковая температура, следовательно, мы имели нулевую информацию, позволяющую
по параметру температуры отличить одну точку помещения от другой. После разделения помещения появилась минимальная информация (один
бит), т.к. только по значению температуры мы можем сразу определить, в
какой половине помещения находится рассматриваемая точка.
Теперь рассмотрим более сложную картину. Предположим, что все
молекулы газа в помещении не просто равномерно заполняют объем, а об-

– 115 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

разуют различные структуры, которые можно классифицировать по видам
и особям. К одному виду мы будем относить особи, обладающие определенным количеством молекул (первый вид – одномолекулярные, второй –
двухмолекулярные, третий – трехмолекулярные и т.д.). Совокупность особей, относящихся к одному виду, будем называть популяцией. В системе
можно ввести макропараметр, характеризующий особи со структурной
точки зрения и эквивалентный энергии – это количество молекул в особи.
С точки зрения структурной энтропии можно рассмотреть два крайних состояния системы (газа внутри помещения): первое – все особи состоят из
одинакового количества молекул (в системе только один вид, структура в
максимальной степени равномерна, энтропия максимальна); второе – каждая из особей состоит из различного числа молекул (максимальное количество видов, наибольшее разнообразие, структура характеризуется максимальной неравномерностью или дисимметрией, энтропия минимальна).
Рассуждения, которые приведены выше, имеют отношение к случаю,
когда в качестве единичных подсистем рассматриваются отдельные особи,
а что будет, если в качестве подсистем рассмотреть не особи, а целые популяции. При этом популяции будут характеризоваться аналогичным макропараметром – суммарным количеством молекул, которое насчитывают
все особи, составляющие данную популяцию. Понятно, что в этом случае
мы можем получить большое количество различных состояний системы,
каждое из которых будет приводить к равномерному распределению параметра среди подсистем (в данном случае популяций). Если еще усложнить
картину и рассмотреть ситуацию, когда в системе одновременно действуют две равномощные тенденции: первая из них стремится привести систему в состояние с максимальным разнообразием (наибольшим количеством
видов), а вторая – с минимальным. Очевидно, что вторая тенденция в
нашем примере может рассматриваться как формальное следствие действия закона возрастания энтропии. Что же касается первой тенденции, то
она может возникнуть только как следствие действия в системе энергетического отбора, каким-либо образом задающего предпочтение для существования особей, имеющих в своем составе большее количество молекул.
Не будем вдаваться в подробности механизма и причин этого отбора, заметим лишь, что в настоящее время имеется ряд теорий на этот счет [61].
Важнее другое – понимание того, что в результате действия тенденций система самопроизвольно придет в единственное конечное состояние, характеризующееся равномерным распределением параметра по популяциям
при максимально возможной дисимметрии распределения по особям. Это
состояние можно назвать своего рода компромиссным или минимаксным.
Что касается равномощности тенденций, то она может возникнуть в том
случае, если тенденции будут энергетически взаимосвязаны посредством
закона сохранения энергии. Другими словами, наращивание одной тенденции в системе может осуществляться только за счет эквивалентного

– 116 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

уменьшения другой. Понятно, что в условиях замкнутой системы, рассматриваемой в нашем примере, по-другому связать тенденции и нельзя.
Рассмотренный пример позволяет на качественном уровне увидеть
результаты действия начал термодинамики в относительно изолированных
биологических и технических системах, которые называются, соответственно, био- и техноценозами. Так в структуре обоих ценозов мы имеем
особи, виды и популяции, а также две энергетически взаимосвязанные
противоположные тенденции. В биоценозе – это биологические особи и
виды, объединенные в систему трофическими связями, а также две противоположные тенденции, первая из которых является следствием постоянной изменчивости видов, задаваемой естественным отбором, а вторая –
следствием жесткой межвидовой конкуренции за ограниченные пищевые
ресурсы. В техноценозе – это технические особи и виды, объединенные в
систему слабыми связями, а также две противоположные тенденции, первая из которых является следствием постоянного стремления к наращиванию функциональности за счет увеличения разнообразия технических особей, а вторая – следствием экономии ресурсов, расходуемых на всестороннее обеспечение процесса функционирования технических видов (подготовку кадров, эксплуатацию, ремонт, снабжение, утилизацию и т.д.).
Таким образом, мы в общих чертах выяснили механизм действия
начал термодинамики в техноценозах. Однако необходимо еще разобраться, а каким образом можно описать состояние техноценоза, соответствующее тому минимаксному состоянию, о котором мы говорили выше. И
здесь следует вспомнить, что состояние техноценоза описывается не одним, а многими параметрами (теоретически – континуумом), половина из
которых имеет смысл полезного эффекта, а половина – затрат на всестороннее обеспечение. И если ранговое параметрическое распределение по
параметру полезного эффекта обладает максимумом энтропии, то параметрическая связанность техноценоза приводит к тому, что максимальной
энтропией будет обладать и ранговое параметрическое распределение по
параметру затрат. Причем снижение энтропии одного распределения неизбежно приведет к снижению энтропии другого, что позволяет предполагать существование некоторого оптимального состояния техноценоза, все
параметрические распределения которого обладают максимальной энтропией. Следует отметить, что здесь и далее мы будем в качестве состояния с
максимальной энтропией рассматривать особое минимаксное состояние,
характеризующееся максимальной энтропией распределения ресурсов по
популяциям при условии максимального видового разнообразия.
Опираясь исключительно на ранговое видовое распределение, видовую энтропию техноценоза можно выразить как меру структурной неоднородности системы. Однако использование данного понятия для анализа и
оптимизации техноценозов затрудняется таксономическим характером
ранговых видовых распределений. Учитывая понятие структурной энтро-

– 117 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

пии и переходя от ранговых видовых распределений техноценоза к ранговым параметрическим (по видообразующим параметрам), можно заключить, что максимум энтропии достигается при выполнении для всего перечня видов принципа максимума энтропии. Суть его заключается в том,
что энтропия естественно развивающегося техноценоза возрастает и достигает максимума, когда суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по популяциям техники, то есть произведение энергетического ресурса,
необходимого для изготовления одного изделия, на их количество в техноценозе есть величина постоянная для всех видов техники.
Как показывают многочисленные модельные исследования техноценозов (как и ценозов другой природы), выполнение принципа тесно связано с канонической формой соответствующих ранговых распределений.
Кроме того, принцип позволяет проследить связь между процедурами номенклатурной и параметрической оптимизации. Если ввести понятие о
суммарном ресурсе техноценоза по параметру и определить из видового
распределения техноценоза общее количество видов то можно утверждать,
что изменение номенклатуры (количества используемых видов) при условии сохранения параметрической оптимальности неизбежно сопровождается изменением ресурсов в техноценозе. С другой стороны, изменение
структуры при сохранении номенклатуры также приводит к изменению
ресурсного баланса. В любом случае ресурсная дестабилизация в техноценозе (особенно по важным видообразующим параметрам) неизбежно сопряжена со снижением эффективности. При этом уменьшение суммарного
ресурса техноценоза приводит к «параметрической недостаточности» (занижению функциональных свойств технических изделий), а увеличение –
к недопустимому наращиванию комплиментарного параметра (неоправданному увеличению затрат на обеспечивающие системы).
В итоге можно судить о единственном (в данный момент времени)
состоянии техноценоза, которое при требуемом суммарном ресурсе по параметру и определенной структуре четко задает его номенклатуру. Кроме
того, возрастание энтропии в техноценозах приводит к выравниванию ресурсов, приходящихся на отдельные популяции видов. В данном случае
максимальная дисимметрия ресурсов среди особей сочетается с полной
симметрией среди популяций видов техноценоза (своего рода энергетическая симметрия). Следует учесть, что сформулированные выводы представляется возможным обобщить на континууме видообразующих параметров техноценоза. Таким образом, имеются основания полагать, что параметрическая оптимизация в техноценозе обычно является самодостаточной процедурой и обеспечивает улучшение (в показанном здесь смысле)
его видового разнообразия (номенклатурную оптимизацию).
Видообразование в техноценозе осуществляется по так называемым
видообразующим параметрам. В обобщенном виде эти параметры часто

– 118 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

ставятся в соответствие классификационным параметрам назначения. Распределение видообразующего параметра, будучи рассмотрено применительно к особям техноценоза, подпадает под класс ципфовых, и для него
может быть определено ранговое параметрическое распределение, основная особенность которого заключается в том, что оно, ранжируя особи по
параметру (с параметрическим рангом), не перераспределяет их между видами, каждый из которых имеет видовой ранг на ранговом видовом распределении. Принципиально важно, что форма рангового параметрического распределения, в котором упорядоченно ранжируются не только особи,
но и виды, позволяет выделить фундаментальную интегральную по форме
взаимосвязь между параметрическим и видовым рангами техноценоза, которая играет очень важную роль в прикладной методологии оптимизации.
Кроме того, для каждого видового ранга представляется возможным записать выражение, где соответствующие значения математического ожидания видообразующего параметра и мощности популяции вида в техноценозе находятся в обратной зависимости. Данное выражение имеет большое
значение в теории техноценозов. Во-первых, если условно рассматривать
суммарный ресурс ценоза по параметру, с одной стороны, и ресурс, реализуемый отдельным видом, с другой, и принять во внимание критерии оптимальности техноценоза, то представляется возможным заключить следующее. Требования к форме кривой видового или рангового видового
распределения, определяющие максимальную структурную энтропию,
можно распространить на совокупность ранговых параметрических распределений данного техноценоза. При этом появляется возможность судить о состоянии, оптимальном в энергетическом смысле.
Во-вторых, при стабильном и устойчивом состоянии техноценоза, а
также известных требованиях к параметрам распределения можно судить
об аналитически показанной обратной зависимости между математическим ожиданием видообразующего параметра и мощностью популяции
отдельного вида. В-третьих, становится понятным, что сколь угодно значительное отклонение параметров разрабатываемого вновь или модернизируемого технического изделия от значений, которые в системе устоявшихся ранговых распределений задаются степенью массовости предполагаемого применения, в условиях параметрически-энергетической связанности техноценоза неизбежно повлечет за собой адекватные изменения сопряженных комплиментарных параметров данного вида техники. Попытка
внедрения подобного технического решения в инфраструктуру устойчивого техноценоза приведет к его неотвратимой дестабилизации. При этом совершенно неважно, в какую сторону предполагается отклонение параметров. Верно и обратное утверждение: техноценоз будет дестабилизирован
также и в том случае, если популяция существующего вида увеличится
сверх численности, которая диктуется видообразующими параметрами и
устоявшейся системой ранговых распределений.

– 119 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

Это, кроме всего прочего, закладывает теоретические основы для
разработки инженерных методик (в пределе – САПР) оценки эффективности принимаемых технических решений. Здесь предполагается на основе
исходных данных о ключевых видообразующих параметрах вида технического изделия определять требования к его численности в техноценозе.
Очевидно, что возможен и обратный вариант, когда на основе данных о
численности вида задаются требования к видообразующим параметрам.
Надо полагать, что первый вариант реализации методики в большей степени подходит к важным, дорогостоящим, уникальным видам техники, а
второй, наоборот – к менее важным, дешевым и многочисленным.
Таким образом, эффективным в техноценологическом смысле представляется такое решение, которое по своим параметрам органично вписывается в существующие видовые и ранговые распределения техноценоза.
Если это решение «внутренне» эффективно и в традиционном смысле (при
соотношении «полезный эффект – затраты»), его можно считать не противоречащим законам техноэволюции и внедрять без опасения, что оно может быть отторгнуто инфраструктурой с объективной необходимостью.
Как известно, оптимизация техноценоза наряду с рассмотренной параметрической включает и номенклатурную. Техноценологическая теория
впервые позволяет поставить вопросы номенклатурной оптимизации на
четкую аналитическую основу. Исследования в данной области сдерживаются проблемами зависимости и ограниченности техноценозов. Дело в
том, что отдельно существующих техноценозов в их классическом понимании (в смысле простых чисел) не существует. Рассмотрение техноценозов оставляет пока открытым вопрос об их взаимопроникновении и взаимодействии, а также иерархической зависимости. Конвенционность систем
отсчета и фрактальность видообразования в ряде случаев существенно затрудняют применение классических критериев устойчивости. Рассмотрим
возможные пути решения данной проблемы.
Как представляется, имеется особый класс так называемых зависимых техноценозов, локальная структура которых формируется не только
чисто информационным отбором, но под воздействием и других факторов.
Прежде всего на структуру зависимого ценоза может оказывать значительное влияние другой ценоз (ценозы), существующий в тех же пространственно-временных координатах (в той же инфраструктуре) и являющийся
доминирующим, иерархически старшим (технологически определяющим).
В этом случае, даже если структура доминирующего техноценоза полностью соответствует критериям устойчивости, зависимый техноценоз по
своим параметрам может существенно отличаться от канонического состояния. В общем случае зона их взаимного соответствия (пересечения) и параметрические соотношения могут быть самыми разными.
В качестве критерия номенклатурной оптимизации зависимого техноценоза следует рассматривать его соответствие не абстрактному кано-

– 120 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

ническому распределению, а видовой структуре части доминирующего
техноценоза, определяющей по отношению к оптимизируемому. При этом
она, будучи рассматриваема изолированно, как правило, обладает принципиальной избыточной унификацией или ассортицей, которую необходимо
учитывать при оптимизации. Принципиальную избыточность техноценоза
в рамках нашего подхода предлагается учитывать модификацией требований к ноевой касте. Так, при избыточной унификации ноеву касту необходимо расширить за счет видов, популяции которых насчитывают две и более особей. При избыточной ассортице, наоборот, из ноевой касты необходимо исключить часть видов. Следует видеть, что в процессе предложенной выше эмпирической модификации ноевой касты определяющей части
доминирующего техноценоза метрика не изменяется и остается неизменным значение пойнтер-точки. Кроме того, важно учитывать соотношение
между объемами первоначальной и модифицированной ноевых каст техноценоза, рассматриваемое в рамках нашего подхода как коэффициент исходной избыточной унификации или ассортицы.
В работах [11,12,19,20] автором сформулирован и подробно разобран
закон оптимального построения техноценозов, который опирается на начала термодинамики. При этом предполагается, что оптимальным является
техноценоз, в котором имеется такой набор технических изделий-особей,
который, с одной стороны, по своим совокупным функциональным показателям обеспечивает выполнение поставленных задач, а с другой – при
наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется максимальной энтропией, т.е. суммарные энергетические (параметрические) ресурсы,
воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены
равномерно по популяциям всех видов техники.
Большое теоретическое значение имеют два ключевых следствия,
вытекающие из закона оптимального построения техноценозов. Первое из
них констатирует параметрически-энергетическую связанность техноценозов, приводящую к оптимальному (гомеостатическому) состоянию, максимизирующему энтропию при распределении требуемых системе параметрических (энергетических) ресурсов по видам технических изделий (с максимальной дисимметрией при распределении по особям). Второе следствие показывает свертываемость континуума ранговых параметрических
распределений особей к ранговому видовому распределению техноценоза
в целом, задающую механизм оптимизации (оптимального управления),
включающий процедуры номенклатурной и параметрической оптимизации
(при самодостаточности последней).
Условия теоретически оптимального состояния техноценоза отражают, во-первых, реализацию принципа неубывания энтропии, неотвратимо ведущего развивающийся техноценоз к состоянию, в котором наличествующий в системе суммарный параметрический ресурс распределяется
равномерно по популяциям всех видов технических изделий и одновре-

– 121 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

менно неравномерно, с максимально возможной дисимметрией – по отдельным изделиям-особям. Во-вторых, они прописывают для техноценоза
закон сохранения энергии в параметрической форме, показывая, что любое
изменение видообразующих параметров применяемых в техноценозе технических изделий неизбежно сопряжено с энергетически равнозначным
изменением функциональных параметров, имеющих смысл затрат как на
производство этих изделий, так и на их эксплуатацию.
Условия оптимального состояния техноценоза сводятся к шести
фундаментальным уравнениям. Первое из них связывает между собой
суммарный параметрический ресурс всех особей техноценоза, с одной стороны, и произведение количества видов в техноценозе на суммарный параметрический ресурс, выделенный на каждый вид, с другой стороны.
Данное уравнение показывает, что в условиях неизменности суммарного
параметрического ресурса техноценоза между процедурами номенклатурной и параметрической оптимизации существует связь. Это подтверждает
свертываемость континуума ранговых параметрических распределений
особей к ранговому видовому распределению техноценоза в целом.
Второе уравнение как следствие закона сохранения энергии в параметрической форме показывает, что суммарный параметрический ресурс
каждой популяции техноценоза неизменен и делится на две одинаковые
части. Первая имеет смысл полезного эффекта, вторая – затрат. Учитывая
первое уравнение, а также то обстоятельство, что при параметрической оптимизации варьируются параметры, можно сделать заключение о самодостаточности процедуры параметрической оптимизации, которая неотвратимо ведет техноценоз к каноническому (оптимальному) состоянию (в т.ч.
и в смысле видового распределения). Следует отметить, что последнее замечание касается как видообразующих, так и функциональных параметров. Кроме того, в данном случае имеется в виду состояние техноценоза,
при котором все параметрические ресурсы распределены равномерно по
популяциям видов, что соответствует заявленному максимуму энтропии.
Третье уравнение показывает однозначную обратную связь между
численностью особей любого вида техноценоза (по-другому – мощностью
популяции) и уровнем овеществленного в данном виде техники видообразующего параметра (математического ожидания, учитывая гауссов разброс
в пределах популяции или вида), которая задается постоянством суммарного параметра популяции в оптимальном техноценозе.
Четвертое уравнение устанавливает связь между параметрическим и
видовым рангами через ранговое видовое распределение. Третье и четвертое уравнения являются стержневыми в законе оптимального построения
техноценозов и представляют собой теоретическую основу прикладных
методик оптимизации, осуществляемых, как правило, в рамках долгосрочной научно-технической политики. Они диктуют следующее: чтобы не дестабилизировать техноценоз при проектировании (модернизации) и внед-

– 122 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

рении новых образцов техники необходимо придерживаться определенных
правил. В случае если жестко заданы параметры спроектированного вида,
количество изделий данного вида (мощность популяции) не может быть
выбрано произвольно, а диктуется (через связь, описываемую четвертым
уравнением) формой рангового видового распределения. И наоборот, при
жестко заданной численности проектировщик не может свободно выбирать параметры (исходя лишь из меристических представлений, по «узкому» соотношению «полезный эффект – затраты»). Он обязан непременно
учитывать техноценологические рекомендации.
Пятое и шестое (а также второе) уравнения являются следствием
действия закона сохранения энергии в техноценозах. При этом пятое, как
говорилось выше, указывает на параметрически-энергетическую связанность (между континуумами параметров), а шестое является фундаментальным, наиболее полно описывающим закон сохранения энергии в понятиях техноценологического подхода. Оно показывает, что суммарный параметрический ресурс исчерпывается только в том случае, если в техноценозе рассмотрен весь континуум видообразующих и функциональных параметров. Шестое уравнение, кроме того, позволяет сделать вывод чрезвычайной важности. Учитывая первое и третье уравнения (особенно третье),
можно заключить, что параметрическая оптимизация видов технических
изделий, будучи выполнена по отдельным видообразующим или функциональным параметрам и даже в отрыве от всей совокупности других параметров, неминуемо ведет к оптимизации техноценоза в целом. Верно и обратное утверждение, что создает основу для автономной реализации отдельных этапов и процедур рангового анализа.
Возникает вопрос: почему автор считает состояние техноценоза,
описываемое рассмотренной совокупностью уравнений, оптимальным? В
данном случае в качестве исходных мы постулируем два положения: первое – начала термодинамики безусловно выполняются; второе – любая оптимизация должна устремлять систему к состоянию «минимакса», которое
максимизирует положительный эффект при минимальных затратах на его
достижение. Максимальная дисимметрия распределения видообразующих
параметров между особями техноценоза (задается оптимальной формой
ранговых параметрических распределений) позволяет добиваться максимального положительного эффекта в процессе функционирования техноценоза (состояние «-макс»). В свою очередь максимальная энтропия (равномерность) распределения параметрических ресурсов между видами техноценоза обеспечивает минимальные затраты на техническое обслуживание, ремонт, подготовку кадров, снабжение и др. (состояние «мини-»).
В дополнение рассмотрим алгоритмическую систему закона оптимального построения техноценозов. Это необходимо, потому что методология раскрывает перед нами весьма сложную и запутанную палитру этапов и процедур оптимизации техноценозов. Для их надежного освоения

– 123 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

требуется, с одной стороны, тщательная систематизация и упорядочение, а
с другой – достаточно четкое определение специфики оптимизации техноценозов как процесса оптимального управления потреблением ресурсов.
К настоящему времени имеется достаточно устоявшееся представление об оптимальном построении техноценозов как особой мегапроцедуре,
глубоко структурированной по целям, уровням сложности, этапам, а также
единичным процессам. В практическом приложении определение особого
места техноценологического подхода к оптимизации сложных технических
систем закладывает теоретические основы предлагаемой концепции, суть
которой состоит в том, что оптимальное совершенствование структуры
техноценозов предлагается осуществлять в два основных этапа [20].
На первом этапе необходимо оптимизировать техноценоз по функциональным параметрам, т.е. уменьшить потребление ресурсов без изменения структуры. Данный этап проводится циклично на протяжении нескольких временных интервалов (как правило, лет) до тех пор, пока не будут исчерпаны организационные меры. То, что на данном этапе не затрагивается номенклатура техноценоза, определяет сравнительно небольшие
затраты на осуществление оптимизационных процедур. Собственно методология оптимизации техноценоза по функциональным параметрам включает три основных этапа-процедуры: интервальное оценивание, прогнозирование и нормирование, которые составляют основное содержание рангового анализа. Необходимо отметить, что теоретически в нашем распоряжении наличествует бесконечное количество функциональных параметров, поэтому оптимизировать техноценоз следует по основным из них.
Когда будут исчерпаны ресурсы оптимизации по функциональным
параметрам, на втором этапе общего алгоритма приступают к структурным
преобразованиям техноценоза (номенклатурной оптимизации). Момент
перехода от первого ко второму этапу оптимизации определяется по результатам стержневой процедуры первого этапа – интервальному оцениванию. После того, как в результате многократной цикличной реализации
трех процедур оптимизации по функциональным параметрам, обнаружится, что в эмпирическом ранговом параметрическом распределении техноценоза отсутствуют «аномальные» точки, выходящие за границы переменного доверительного интервала, первый этап следует заканчивать [20].
Основным содержанием второго этапа является номенклатурная оптимизация техноценоза, которая реализуется преимущественно методами
параметрической оптимизации по видообразующим параметрам. В конечном итоге формируется видовое разнообразие, соответствующее закону
оптимального построения техноценозов [20]. Однако оптимизация техноценоза в это время не заканчивается, т.к. к моменту формального завершения второго этапа от начала всего процесса проходят годы. Принципиально важно, что сформулированная концепция заключает в себе не замкнутый алгоритм оптимизации итерационного типа, а открытую цикличную

– 124 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

стратегию, предполагающую непрерывную и несходящуюся реализацию
первого и второго этапов и направляющую (в условиях постоянно изменяющейся внешней инфраструктуры) динамично развивающийся техноценоз к все более стабильному состоянию.
Достаточно интересным с теоретической точки зрения и весьма плодотворным с практической является осмысление применительно к техноценозу понятия когерентности. По существующему определению когерентность – общефизическое, общенаучное понятие, обозначающее несиловое взаимодействие объектов, синхронизацию, согласованность процессов, характеризующее внутреннее единство мира и общее свойство материи, неразрывно связанное со свойством отражения. Когерентность – специфическое свойство организованного объекта, связанное с понижением
энтропии системы. Когерентные, кооперативные состояния представляют
наиболее высокоорганизованную форму как природных, тек и техникотехнологических процессов. Понятие когерентности играет существенную
роль в неравновесной термодинамике, синергетике. При повышении степени неравновесности в открытых системах возникают корреляции, взаимосвязи между отдельными процессами, появляются возможности управления, взаимодействия при малых затратах энергии, кибернетической обратной связи. При этом возникают стационарные неравновесные состояния
с высокой степенью упорядоченности, которым свойственно согласованное кооперативное взаимодействие подсистем. В социогуманитарных исследованиях (социологии, психологии, эстетике, лингвистике) когерентность обозначает конкретные методы анализа, алгоритмы и модели, в которых существенную роль играют кооперативные, корреляционные связи в
поведении людей. Когерентность учитывает то, что при разработке моделей информационного и предметно-волевого поведения определенных совокупностей людей чисто детерминистский и чисто вероятностный подходы, как правило, не являются оправданными из-за наличия внутренних
связей существующих корреляций. Когерентность наряду с другими системологическими, кибернетическими и синергетическими понятиями на
современном этапе научно-технической революции приобретает статус
философской категории. Свойство когерентности полезно учитывать при
анализе и синтезе сложных технических систем и комплексов [53].
Вернемся к нашему примеру с абсолютно изолированным помещением, заполненным газом. При этом газ в помещении структурируется на
виды и особи по параметру количества молекул, составляющих особь. Мы
сделали вывод, что при наличии двух противоположных тенденций, одна
из которых направлена на увеличение разнообразия в системе (рост количества видов), а вторая, наоборот, – на уменьшение разнообразия, система
самопроизвольно эволюционирует в минимаксное состояние, характеризующееся наибольшим разнообразием среди всех состояний, обладающих
максимальной энтропией. Следует помнить также, что энтропия в системе

– 125 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

определяется не по особям, а по популяциям видов. Конечное состояние
системы нам понятно, более того, мы провели аналогию с технической реальностью и проследили, какими закономерностями это состояние описывается применительно к техноценозу. Остается открытым вопрос, касающийся механизма эволюции системы к оптимальному состоянию.
Для нас очевидно, что, под действием ограничений, накладываемых
законом сохранения энергии, структуризация во взаимосвязанной системе
будет сопровождаться согласованным (когерентным) изменением параметров как системы в целом, так и отдельных особей в частности. Дело в
том, что в помещении, которое мы рассматривали в качестве примера, на
протяжении всей эволюции газа общее количество неделимых молекул
остается неизменным. По мере структуризации газа и возникновении новых видов будет трансформироваться ранговое параметрическое распределение, описывающее систему. Если отслеживать, с одной стороны, процесс
изменения во времени параметров рангового распределения в целом, а с
другой – параметрические временные ряды отдельных особей, то можно
делать выводы о степени согласованности данного процесса, которая может быть измерена некоторым показателем, характеризующим когерентность и рассчитываемым для каждой особи.
Если перейти от абстрактного примера с изолированным газом (в котором процесс структуризации будет происходить абсолютно согласованно), к реальному техноценозу с несовершенной системой управления,
находящемуся в непрерывном взаимодействии с окружающей средой, то
здесь можно увидеть сложный многоуровневый процесс структуризации,
отличающийся неравномерностью как по отдельным временным этапам и
рассматриваемым параметрам, так и по различным параметрическим кластерам ранговых распределений. И в этом случае для эффективного прогнозирования изменения параметров во времени может понадобиться
априорная информация о степени согласованности «параметрического поведения» объектов и системы в прошлом, которая может быть измерена
соответствующим параметром – коэффициентом когерентности.
Итак, в техноценологической теории понятие когерентности применяется для характеристики динамических процессов, происходящих в развивающемся техноценозе. Она показывает степень согласованности процессов функционирования техноценоза в целом и одной из его особей в
частности. При этом согласованность фиксируется по ранговым параметрическим распределениям, а мерой согласованности выступает коэффициент когерентности, под которым понимается отношение системного и
гауссового доверительных интервалов параметрического распределения,
которое рассчитывается для особи и показывает степень согласованности
процессов функционирования особи по отношению к техноценозу [20].
Под системным доверительным интервалом рангового параметрического распределения техноценоза понимается совокупность верхних и

– 126 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

нижних доверительных границ, каждая из которых получается в результате статистической обработки выборки значений параметров, соответствующих данному рангу на протяжении определенного количества временных
интервалов (независимо от особей, которые «проходят» через ранг в процессе функционирования). В прикладных методиках для определения ширины доверительного интервала используется понятие интерквартильного
размаха применительно к выборке значений функционального параметра,
соответствующих данному рангу на протяжении ряда временных интервалов развития техноценоза. Системный доверительный интервал является
мерилом системного ресурса особи, «занимающей» в рассматриваемый
момент времени определенный ранг на ранговом параметрическом распределении, и характеризует разброс параметров техноценоза, при котором
его функционирование можно считать нормальным. Фактически этот интервал отражает требования или ограничения, которые система выдвигает
особям, чтобы обеспечить свое устойчивое функционирование. Если эмпирическое значение параметра особи выходит за пределы системного интервала, то это означает, что особь не подчиняется системным требованиям и проявляет индивидуальность. Сама же величина отклонения может
рассматриваться как мера индивидуальности особи, «лежащей» в данный
момент времени на соответствующем ранге.
Ширина системного доверительного интервала определяется
предысторией развития техноценоза, будучи взятого в целом, и если она
невелика, то это свидетельствует о том, что техноценоз развивается стабильно и сбалансировано, все изменения в нем происходят плавно. Напротив, широкий интервал свидетельствует о резких структурных изменениях.
Методика определения системного интервала позволяет противопоставить
его гауссовому доверительному интервалу, который определяется применительно не к рангу распределения, а к особи техноценоза.
Под гауссовым доверительным интервалом рангового параметрического распределения техноценоза понимается совокупность верхних и
нижних доверительных границ, каждая из которых получается в результате статистической обработки выборки значений параметров, соответствующих данной особи на протяжении определенного количества временных
интервалов (независимо от рангов, которые она принимает в процессе
функционирования). Для определения ширины гауссового доверительного
интервала также используется понятие интерквартильного размаха применительно к выборке значений функционального параметра особи на протяжении ряда временных интервалов развития техноценоза. Гауссовый доверительный интервал является мерилом гауссового ресурса особи на ранговом параметрическом распределении и характеризует разброс параметров особи, при которых ее функционирование можно считать нормальным
(независимо от поведения техноценоза). Ширина данного интервала задается предысторией развития особи, и чем эта ширина меньше, тем ста-

– 127 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 7

бильней ее функционирование. В случае выхода эмпирического значения
параметра особи за границы гауссового интервала, можно говорить, что на
самой особи произошли достаточно резкие изменения (осуществлена модернизация оборудования, внедрены новые технологии) либо система
предъявила новые требования, для выполнения которых особь вынуждена
резко изменить свой режим функционирования.
Таким образом, для каждой особи можно получить отношение системного и гауссового доверительных интервалов, которое называется коэффициентом когерентности и показывает степень согласованности поведения особи и техноценоза. Теоретически коэффициент когерентности
может быть определен как предел отношения системного ресурса кластера
к его гауссовому ресурсу при условии сужения ширины кластера до нуля
(устремления числа кластеров к общему количеству особей).
Несколько слов о системном и гауссовом ресурсах, которые определяются после кластеризации рангового параметрического распределения
для каждого из параметрических кластеров. Если посмотреть на любой
кластер, то можно увидеть, что его суммарный ресурс делится на две части: так называемые гауссовую и системную. Гауссовый ресурс может
быть определен как интеграл (в пределах ранговых границ кластера) гауссового распределения в ранговой форме, соответствующего кластерному
распределению параметров, минус произведение наименьшего кластерного значения параметра на ранговую ширину кластера. В свою очередь, системный ресурс определяется как разность интегралов (также в пределах
ранговых границ кластера) реального рангового параметрического распределения и гауссового распределения, соответствующего кластерному распределению параметров в ранговой форме [20]. Гауссовый ресурс показывает, какой был бы разброс параметров среди особей, принадлежащих кластеру, если бы мы имели дело с отдельной гауссовой выборкой. Следовательно, он характеризует индивидуальные динамические свойства особей.
Напротив, системный ресурс показывает, какая доля кластерного ресурса
не принадлежит непосредственно особям и, таким образом, характеризует
исключительно системные свойства техноценоза в целом. Соотношение
между системным и гауссовым параметрическими ресурсами для каждого
из кластеров изменяется во времени, однако, очевидно, что для конкретного техноценоза оно вполне прогнозируемо. Кроме того, доказано, что по
этому соотношению можно априорно подбирать наилучший метод прогнозирования изменения параметра в будущем, что существенно повышает
эффективность процедуры прогнозирования в целом.
Таким образом, начала термодинамики выступают основой концепции номенклатурно-параметрической оптимизации, критерием которой
является полное соответствие видового разнообразия существующей системы видовому разнообразию теоретически идеального распределения,
соответствующего закону оптимального построения техноценозов [20].

– 128 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

1.8. Оптимальное управление техноценозом
Примерно со второй половины XX века ученые и практики стали все
чаще и чаще замечать, что традиционные методы расчета, проектирования
и прогнозирования больших технических систем, основанные на классической математической статистике, далеко не всегда дают корректные результаты. Так, построенное и пущенное в ход промышленное предприятие
может потреблять электроэнергии в два и более раз меньше, чем было рассчитано на стадии проектирования. Огромная электростанция десятки лет
остается постоянно загруженной лишь на 20 – 30 %, а большой город в
зимнюю стужу может в одночасье полностью лишиться теплоснабжения.
В чем причина подобных крупных ошибок, приводящих к тяжелым техногенным катастрофам, а также неэффективному расходованию миллиардов
долларов (причем не только в России)? Видеть проблему только в нерадивости проектировщиков и управленцев было бы в корне неверным. Причина лежит гораздо глубже. Дело в том, что мы зачастую пытаемся в процессе создания и управления большими техническими системами типа крупное предприятие, район, город, регион применять методологию, которая
предназначена исключительно для отдельных технических изделий. А это
ошибочно, данные объекты – техноценозы обладают существенной онтологической и гносеологической спецификой [12,13,20,28].
Человек создает техническую реальность, что для большинства из
нас очевидно. Однако есть другой, далеко не очевидный вопрос: а управляет ли человек в полном смысле этого слова плодами рук своих? Есть ли
на современном промышленном предприятии хоть один менеджер, который честно может ответить на подобный вопрос вполне утвердительно?
Скорее всего – нет. Большинство из них, не покривив душой, скажет, что
наоборот, это технические изделия, технологические процессы и окружающая инфраструктура в основном «управляют» людьми, работающими на
предприятии. Директора, заместители, руководители цехов и служб зачастую воспринимают происходящие вокруг них процессы как довольно
слабо управляемую и трудно прогнозируемую стихию, а важные управленческие решения принимают чисто интуитивно, руководствуясь личным
опытом и советами подчиненных. Отсюда масса промахов и ошибок, создающих опасность техногенных катастроф, весьма существенно снижающих эффективность производства и в конечном итоге делающих многие
предприятия неконкурентоспособными. Для управления современным
промышленным предприятием (регионом, городом, районом, организацией, фирмой) всем руководителям от начальника смены до генерального
директора надо овладевать и внедрять новую методологию, основанную на
техноценологических подходах. Это позволит корректно в реальном масштабе времени обрабатывать поступающую статистическую информацию,

– 129 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

постоянно видеть свое предприятие как целостную систему и быстро принимать адекватные управленческие решения.
Как видим, ключевыми понятиями, вынесенными здесь в заголовок,
являются следующие: «оптимизация», «управление» и «техноценоз».
Начнем с центрального (во всех смыслах) понятия «управление». В толковых словарях русского языка под управлением, как правило, понимается
руководство, направление, распоряжение кем-либо или чем-либо. Там же
говорится, что управлять, это значит: 1) пользуясь какими-нибудь приборами и приемами, приводить в движение, направлять ход чего-либо; 2) руководить, распоряжаться деятельностью, направлять работу кого-либо или
чего-либо; 3) направлять чьи-нибудь поступки, быть побудительной причиной, руководящим началом чего-либо. Очевидно, что подобные определения нас никоим образом не могут удовлетворить, т.к. не затрагивают
главного, а именно не подчеркивают специфики объекта управления. Кроме того, констатировать управление и хорошо управлять – это, как известно, далеко не одно и то же. Дело в том, что управлять можно так, что объект управления будет постепенно деградировать, однако, в соответствии с
изложенным выше определением, данный процесс также будет называться
управлением (хоть и плохим). В рамках нашего подхода ключевым является понимание того, что реальное управление техноценозом возможно лишь
в условиях правильного осмысления объекта управления, а также внедрения корректных методов оптимального управления данным объектом.
Первое, что нужно понять многим нынешним руководителям, так это
то, что современный крупный инфраструктурный объект (предприятие,
район, город, регион) представляет собой техноценоз – самоэволюционирующую взаимосвязанную слабыми связями особой природы совокупность технических изделий. Во-вторых, техноценозами нельзя управлять
теми же методами, которыми управляются технические изделия (какими
бы сложными и большими они ни были), отдельные подразделения и человеческие коллективы. С другой стороны, к техноценозам в полной мере не
применимы методы макроэкономического планирования и прогнозирования, которые основаны на привнесении в техноценоз внешних целей и
ограничений без осуществляемого особыми методами учета его внутренних закономерностей развития. Техноценоз, как специфический большой
организм, рождается, развивается и умирает по своим внутренним закономерностям, игнорирование которых приводит к плачевным последствиям.
Очевидно, что люди, привнося в процессе управления свои (как им кажется) цели в техноценоз, должны тщательно учитывать эти закономерности.
Во всяком случае, смешными видятся руководители, думающие, что техноценозом можно просто командовать, ставя перед ним задачи, основанные только на внешних целях, условиях и ограничениях. Система управления техноценоза (включая генерального и всех других директоров) есть

– 130 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

лишь своего рода канал, по которому осуществляется объективный процесс его обоюдонаправленного взаимодействия с внешним мегаценозом.
Приведем пример. Чиновники, управляющие ТЭК, нам говорят, что
электропотребление региона через десять лет возрастет в два с половиной
раза (и в связи с этим принимаются серьезные управленческие решения,
планируются многомиллиардные затраты). Возникает вопрос, чем обоснована подобная цифра, быть может, она получена в результате глубокой
статистической обработки данных по электропотреблению объектов региона за прошедшие 10 – 15 лет и последующей реализации современных
математических процедур прогнозирования. Ничего подобного, как оказывается, в соответствующих подразделениях региона эти данные если и
есть, то, дай бог, всего лет за пять, а каким-либо способом их обрабатывать
вообще никто и не помышляет. А двух с половиной кратный рост получен
следующим образом. Президент сказал, что через десять лет ВВП должен
вырасти в два раза, а это означает, что промышленность отдельно взятого
региона тоже должна вырасти в два раза. Как следствие – электропотребление предприятий тоже должно вырасти именно в два раза. Кроме того,
губернатор, со своей стороны, добавил, что население региона за обозначенный срок должно вырасти в пять раз. Полученную численность сильно
расплодившегося населения региона умножаем на среднее электропотребление одного жителя и легко вычисляем суммарное электропотребление
сферы ЖКХ. Еще несколько несложных расчетов на карманном калькуляторе (причем даже не инженерном, а простом, которым пользуются бабушки, торгующие на рынке солеными огурцами) и получаем цифру электропотребления региона через десять лет.
По правде говоря, встречается и другая крайность, когда, например,
электропотребление будущего завода в процессе проектирования особо ретивые и трудоголические инженеры пытаются подсчитать, фактически моделируя работу каждого отдельного станка и агрегата. При этом напрочь
игнорируются хорошо известные техноценологические свойства, которыми будет обладать любое построенное предприятие. Совершенно очевидно, что подобные расчеты не имеют никакой практической ценности, т.к.
ошибка вполне может составить сто – двести и более процентов.
В чем же причина? Как представляется, здесь будет уместна аналогия с законом Ома. Предположим, что нам необходимо определить силу
тока в однородном металлическом проводнике. Можно, конечно, на партийном съезде принять высочайшее постановление, гласящее, что, исходя
из решений президента или губернатора, сила тока в проводнике должна
быть столько-то Ампер. С другой стороны, можно, используя систему
уравнений Максвелла, смоделировать движение в толще проводника каждого отдельного электрона и тоже получить соответствующую силу тока.
Очевидно, что как в первом, так и во втором случае мы получим значение,
отличающееся от экспериментального, по-видимому, в разы. При этом лю-

– 131 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

бой ученик старшего класса школы, использую нехитрую формулу закона
Ома (сила тока в проводнике прямо пропорциональна напряжению на его
выводах и обратно пропорциональна сопротивлению), за считанные минуты рассчитает силу тока, которая, скорее всего, будет с точностью до второго знака после запятой совпадать с экспериментальным значением. Таким образом, силу тока в проводнике нужно определять на основе известных экспериментально проверенных закономерностей, а не строить нелепые имитационные модели и, уж ни в коем случае, не привносить директивно из каких-либо внешних независимых условий.
Итак, рассмотрим методологию, которую необходимо применять в
процессе управления техноценозом. К настоящему времени на примере
тысяч выборок из разных областей человеческой деятельности показано,
что техноценозы обладают ярко выраженными специфическими свойствами, которые, прежде всего, заключаются в следующем [20,28]: 1) взаимосвязанность – отдельные объекты техноценоза статистически значимо связаны в единую систему, однако тип связей в данном случае особый – это
так называемые «слабые» связи, не сводимые к законам «Ньютона – Ома –
Кирхгофа – Гука»; 2) негауссовость – статистические выборки параметров
особей (объектов) обладают ципфовыми свойствами (зависимость среднего и дисперсии от объема выборки существенна), т.е. не выполняется закон
больших чисел, гласящий, что среднее статистическое значение должно
сходиться по вероятности к математическому ожиданию. Это говорит о
том, что, прежде чем приступать к управлению инфраструктурным объектом, надо выяснить, а является ли он техноценозом и, как следствие, вообще можно ли к нему применять техноценологическую методологию.
Здесь следует заметить, что если статистическая обработка параметрических рядов оборудования, установленного на современном предприятии
(крупной фирме, организации, районе, городе, регионе) не подтвердила
выполнение условий взаимосвязанности и негауссовости, то, скорее всего,
мы имеем дело с ошибками, допущенными при выделении и классификации техноценоза. Причем ошибки бывают двух сортов: с одной стороны,
объект, которому мы пытаемся приписывать свойства техноценоза, таковым не является (а это отдельное техническое изделие или пространственно-технологический кластер), с другой стороны, объект может и быть техноценозом, но параметрические базы данных, описывающие его, по какимлибо причинам не вполне корректны.
Как видим, правильная классификация – необходимое условие, залог
успеха. Техноценоз в конечном итоге всегда состоит из технических изделий, объединенных в пространственно-технологические кластеры. Пространственно-технологический кластер – объект, подсистема техноценоза,
взаимосвязанная, отграниченная и обладающая целостностью с точки зрения общности управления, технологии, территории, потребления ресурсов
(город в стране, предприятие в регионе, школа или больница в городе,

– 132 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

подразделение в организации, цех на заводе, магазин в торговой сети, батальон или рота в группировке войск и т.д.). Следует учитывать, что введение понятия пространственно-технологического кластера есть мера вынужденная, обусловленная невозможностью фиксировать функциональные
параметры отдельных технических изделий, а также отсутствием у них системы управления, на которую можно было бы воздействовать в процессе
оптимального управления техноценозом.
Специфика техноценоза определяет методологическую специфику
его оптимизации. Дело в том, что применение данного понятия к техноценозам в том же смысле, с которым мы его применяем к отдельным изделиям или пространственно-технологическим кластерам, недопустимо. Техноценозом можно лишь оптимально управлять, причем этап проектирования также подпадает под один из циклов управления. Надо понимать, что в
этом смысле предлагаемая концепция не отрицает другие методы управления, а лишь дополняет их. Таким образом, в техноценозе одновременно
должны реализовываться методы управления двух уровней: 1) функциональное управление техническими изделиями в составе пространственнотехнологических кластеров; 2) оптимальное управление техноценозом в
целом. Безусловно, должно учитываться и влияние внешних систем, а также инфраструктуры, однако делаться это должно путем введения управляющих воздействий и стохастических обратных связей в рамках техноценологической методологии оптимального управления.
Суть оптимального управления техноценозом (речь идет о втором
уровне) в значительной степени сводится к управлению процессом потребления ресурсов с целью получения максимального положительного
эффекта при минимальных затратах на всестороннее обеспечение. В словарях под ресурсами, как правило, понимают денежные средства, ценности, запасы, возможности, источники средств, доходов. Очевидно, что для
нас подобное определение неприемлемо. В дальнейшем будем исходить из
того, что ресурс – это вовлеченное в технологический процесс материальное средство (первичный элемент технической реальности), являющееся
энергетическим или вещественным исходным продуктом для производства
технических изделий (непосредственно либо опосредованно через оказание услуг), стандартизированное и измеряемое в физических единицах
(кВт·ч, Гкал, куб. м, т у.т. и др.). Ключевым в данном понятии является то,
что любой ресурс имеет эквивалент, соответствующий энергии (измеряемой в Дж), необходимой для его выработки или производства. Кроме того,
в процессе оптимального управления техноценозом показатели потребления ресурсов объектами (реже – особями) выступают в качестве функциональных параметров, по которым строятся ранговые распределения.
Отдельные процедуры оптимального управления техноценозом на
определенных этапах общего алгоритма направлены на изменение номенклатуры функционирующих технических изделий. По сути, здесь мы име-

– 133 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

ем дело с формированием научно-технической политики, направленной на
модернизацию пространственно-технологических кластеров. Реализация
данной политики осуществляется путем выработки системы технических
требований к основным видообразующим параметрам приобретаемой техники, а также ограничений по ее численности в техноценозе. Закон оптимального построения техноценозов позволяет увязать в одной системе координат ранговые видовые и ранговые параметрические распределения,
построенные по видообразующим параметрам [12,19,20]. Это, в свою очередь, позволяет, задавшись ограничениями по численности, определить
целесообразные параметры образцов техники и наоборот, имея четко оговоренные параметры, дать рекомендации по их численности. Опыт показывает, что первый вариант реализации методологии характерен для массовых, унифицированных, дешевых (саранчовых) образцов, а второй – для
редких, дорогих (ноевых). Данная процедура оптимального управления
техноценозом называется параметрическим нормированием.
Особым образом следует оговорить основной математический инструмент оптимального управления техноценозом – ранговое распределение, под которым понимается полученное в результате процедуры ранжирования видов или особей техноценоза по какому-либо параметру распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, по сути являющееся
невозрастающей последовательностью значений самих параметров, поставленных в соответствие рангу. Различают ранговые распределения, в
которых ранжируются: виды по количеству особей, которым они представлены в техноценозе (ранговые видовые); особи по значению видообразующего параметра (ранговые параметрические); особи по значению параметра, характеризующего процесс их функционирования (ранговые функциональные) [20]. Как видим, в процессе описания техноценоза следует
учитывать принципиальную разницу между видообразующими и функциональными параметрами. Видообразующие параметры, которые обычно
указывают в перечне номинальных данных и называют классификационными параметрами назначения (номинальные мощность, напряжение, частота, скорость и т.п.), предназначены для параметрического описания видов техники. Они не характеризуют процесс функционирования технических изделий и не могут служить основой для формирования интегральных показателей качества, а лишь вместе с марками, типоразмерами, модификациями комплектующих частей помогают отграничить виды друг от
друга. Напротив, функциональные параметры (расход топлива, трудоемкость ремонта, потребление электроэнергии, тепла, воды и др.) характеризуют процесс функционирования технических изделий и являются основой
для построения интегральных показателей качества и затрат.
Здесь надо добавить, что смысл оптимизации в техноценозе, как правило, сводится к минимизации именно функциональных параметров (то
есть – ресурсосбережению) до значений, обеспечивающих нормальный

– 134 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

процесс функционирования объектов с учетом современного уровня технических изделий и технологических процессов в техноценозе. Возможны
два варианта ограничений, когда в качестве нижней границы рассматривается уровень развития самого техноценоза либо в нынешних условиях, либо после предстоящей модернизации, а возможен и более прогрессивный
вариант, когда рассматривается мировой уровень технических достижений. Минимизация функциональных параметров является целью оптимизационного процесса, однако, как мы увидим, в качестве методов его реализации выступают номенклатурная и параметрическая оптимизации.
Вернемся к ранговому функциональному распределению и отметим
его чрезвычайно важную особенность. Дело в том, что оно может строиться как для отдельных особей техноценоза, так и для его объектов (пространственно-технологических кластеров). Очевидно, что во втором случае должны ранжироваться кумулятивные параметры, полученные для отдельных объектов. При этом математическая суть, а также порядок построения и последующей аппроксимации распределения не меняются. Как
показывает опыт, именно второй вариант рангового функционального распределения является реально применимым. Дело в том, что на практике
почти никогда не удается получить корректные данные по результатам
функционирования отдельных особей техноценоза. Учет всегда ведется по
объектам. Характерным примером здесь является параметр электропотребления (в кВт·ч). Теоретически, конечно, можно вести речь о ранговом
функциональном распределении, построенном по электропотреблению для
каждого отдельного электроприемника завода (двигателя, печи, лампочки,
чайника и т.д.). Однако любой энергетик скажет, что это с практической
точки зрения бессмысленно, т.к. на отдельных электроприемниках почти
никогда нет счетчиков электроэнергии, а учет ведется по цехам и подразделениям завода (объектам, пространственно-технологическим кластерам).
Более того, как показано в ряде работ [12,13,19,20], одним из главных критериев деления техноценоза на объекты как раз и является наличие корректного учета основных функциональных параметров.
Суть предлагаемой концепции состоит в том, что оптимальное
управление техноценозом должно осуществляться в два этапа. На первом
необходимо оптимизировать техноценоз по функциональным параметрам,
т.е. уменьшить потребление ресурсов без изменения структуры. Данный
этап проводится циклично на протяжении нескольких временных интервалов (как правило, лет) до тех пор, пока не будут исчерпаны организационные меры. То, что на данном этапе не затрагивается номенклатура техноценоза, определяет сравнительно небольшие затраты на осуществление оптимизационных процедур. Собственно методология оптимизации техноценоза по функциональным параметрам включает три этапа-процедуры: прогнозирование, интервальное оценивание и нормирование ресурсопотребления. Необходимо отметить, что теоретически в нашем распоряжении

– 135 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

наличествует бесконечное количество функциональных параметров, поэтому оптимизировать техноценоз следует по основным из них.
Когда будет исчерпана оптимизация по функциональным параметрам, на втором этапе общего алгоритма приступают к структурным преобразованиям техноценоза (номенклатурной оптимизации). Момент перехода
от первого ко второму этапу определяется по результатам стержневой
процедуры первого этапа – интервальному оцениванию. После того, как в
результате многократной цикличной реализации перечисленных выше
трех процедур оптимизации по функциональным параметрам обнаружится, что в эмпирическом ранговом параметрическом распределении техноценоза отсутствуют «аномальные» точки, выходящие за границы переменного доверительного интервала, первый этап следует заканчивать.
Учитывая важность, остановимся на процедуре интервального оценивания, которая позволяет выявить объекты техноценоза, «аномально»
потребляющие ресурсы на данном временном интервале. Суть процедуры
заключается в том, что совместно с ранговым параметрическим распределением по интересующему нас функциональному параметру строится переменный доверительный интервал, который определяет своего рода «допустимое физическое поле» ресурсопотребления. То есть, если значение
ресурсопотребления данного объекта попадает в доверительный интервал,
это означает, что объект в условиях нынешнего состояния техноценоза
функционирует нормально. Допустимый разброс параметра определяется
вариацией температурных (и других погодных) условий, гауссовым разбросом показателей установленного оборудования, трудноучитываемыми
особенностями технологического процесса и некоторыми другими объективными факторами. Если же ресурсопотребление выходит за границы переменного доверительного интервала, то это означает, что в системе
управления самого объекта либо во внешней системе управления имеет
место организационный фактор, дестабилизирующий нормальный процесс
его функционирования. Именно на устранение этого фактора в первую
очередь и должны быть направлены меры по ресурсосбережению.
Здесь можно привести аналогию со стрелком. Известно, что если
стрелок ведет огонь по мишени, то в обычных условиях разброс стрельбы
будет описываться нормальным законом. Если же кто-то посторонний во
время стрельбы будет постоянно толкать стрелка в бок, то вся его стрельба
уйдет в сторону за пределы нормального разброса. Очевидно, что до
устранения данного деструктивного фактора, ни о какой нормальной
стрельбе речь идти не может (причем независимо от уровня мастерства
стрелка). С другой стороны, как скажет любой тренер, устранение подобного фактора представляет собой первоочередную легкую и быстро реализуемую процедуру в процессе улучшения показателей стрельбы.
Основным содержанием второго этапа оптимального управления
техноценозом является номенклатурная оптимизация, которая реализуется

– 136 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

преимущественно методами параметрического нормирования по видообразующим параметрам. В итоге формируется видовое разнообразие техноценоза, соответствующее каноническому гиперболическому распределению [20,28]. Однако оптимизация техноценоза в это время не заканчивается, т.к. к моменту формального завершения второго этапа от начала всего
процесса проходят годы. Принципиально важно, что сформулированная
концепция заключает в себе не замкнутый алгоритм оптимизации итерационного типа, а открытую цикличную стратегию, предполагающую непрерывную и несходящуюся реализацию первого и второго этапов и
направляющую (в условиях постоянно изменяющейся инфраструктуры)
динамично развивающийся техноценоз к более стабильному состоянию.
Дадим ключевые определения, подчеркивающие техноценологическую (ТЦ) специфику методологии [19,20]. Оптимальное управление техноценозом (ТЦ-оптимизация) представляет собой обязательное для исполнения организационно-техническое воздействие на объекты техноценоза
посредством взаимосвязанных процедур рангового анализа: параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования потребления ресурсов с учетом ТЦ-критерия.
ТЦ-критерий – реализуемая в рамках ТЦ-алгоритма минимизация
потребления техноценозом основных ресурсов при условии сохранения
ключевых функционально-технических показателей на уровне, не ниже
требуемого (в данном случае мы имеем дело с практической реализацией
уравнений закона оптимального построения техноценозов).
ТЦ-алгоритм – целенаправленная взаимосвязанная система процедур
оптимального управления, осуществляемая ТЦ-методами в форме цикличной многолетней научно-технической политики.
ТЦ-метод – способ достижения цели, основанный на теории безгранично делимых гиперболических распределений и представлении об оптимальном состоянии техноценоза, соответствующем закону оптимального
построения техноценозов, максимизирующем энтропию системы и приводящем форму рангового распределения к канонической.
Итак, краеугольным камнем нашей методологии является понятие
канонической формы рангового распределения. Как показано в [28], существуют количественные гиперболические ограничения на разнообразие
видов установленного оборудования по повторяемости и на соотношение
«крупное – среднее – мелкое» по выделенному функциональному параметру. Данные ограничения в итоге выливаются в теоретически обоснованные и многократно экспериментально проверенные требования к форме
соответствующих гиперболических распределений, которые математически описываются законом оптимального построения техноценозов [20].
Закон гласит, что оптимальным является техноценоз, в котором имеется такой набор технических изделий-особей, который, с одной стороны,
по своим совокупным функциональным показателям обеспечивает выпол-

– 137 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

нение поставленных задач, а с другой – характеризуется максимальной энтропией, т.е. суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по всем популяциям видов техники. В случае применения закон определяет особые
ограничивающие требования к параметрам формы ранговых распределений. Имеются уравнения, алгоритмы и хорошо апробированные вычислительные процедуры, объединенные в систему рангового анализа и позволяющие эффективно применять закон оптимального построения на практике для оптимального управления техноценозами.
Рассмотрим определения рангового анализа и его основных прикладных процедур. Ранговый анализ – метод исследования техноценозов,
имеющий целью их статистический анализ, а также оптимизацию, и полагающий в качестве основного критерия форму видовых и ранговых распределений. Включает стандартные процедуры параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования потребления ресурсов. Более тонкий анализ ранговых параметрических распределений по функциональным параметрам позволяет существенно повысить эффективность рангового анализа. Он осуществляется в рамках
следующих (так называемых «тонких») процедур: дифлекс-анализа (на
этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования)
и ASR-анализа (на этапе нормирования потребления ресурсов) [19,20].
Параметрическое нормирование – процедура оптимального управления номенклатурой техноценоза, заключающаяся в установлении фундаментальной связи между ранговым видовым и ранговыми параметрическими распределениями, что позволяет формировать систему ограничивающих требований к основным параметрам и численности видов техники,
нацеленную на стабильное развитие техноценоза. Суть параметрического
нормирования заключается в том, что в совмещенной системе координат
строятся ранговое видовое и ранговые параметрические распределения, а
также график, связывающий видовой и параметрический ранги техноценоза [12,20]. Полученная номограмма позволяет, задавшись требованиями по
численности вида в техноценозе, определить целесообразные значения его
видообразующих параметров, либо наоборот, зная параметры, формулировать рекомендации по мощности популяции данного вида в техноценозе.
Интервальное оценивание – процедура оптимального управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении точек эмпирического
рангового параметрического распределения по исследуемому функциональному параметру, выходящих за пределы гауссового переменного доверительного интервала, построенного относительно аппроксимационной
кривой распределения. Точки, выходящие за пределы доверительного интервала, фиксируют объекты техноценоза, аномально потребляющие ресурс. При этом если точка находится ниже доверительного интервала, то
считается, что объект потребляет ресурсы аномально мало, а если выше

– 138 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

интервала, – то аномально много. В обоих случаях объект нуждается в
углубленном обследовании с целью выявления причин его аномального
состояния. Для более тонкой настройки процедур управления ресурсопотреблением на этапе интервального оценивания проводится дифлексанализ (Deflexion analysis) рангового распределения [20]. Его целью является разработка оптимального плана углубленных обследований «аномальных» объектов на среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). При этом
предполагается, что основным индикатором дифлекс-анализа является отклонение эмпирического значения ресурсопотребления «аномального»
объекта от верхней границы переменного доверительного интервала.
Прогнозирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении вероятных значений функциональных параметров в обозримом будущем. Применительно к объектам
техноценоза может осуществляться G-методами (основанными на гауссовой математической статистике), Z-методами (основанными на ципфовой
математической статистике) и синтетическими GZ-методами, сочетающими достоинства тех и других методов. GZ-прогнозирование предполагает
выполнение предварительной процедуры верификации, реализуемой методами GZ-анализа техноценоза (Gauss-Zipf analysis) [20], в основе которого
лежит процедура оценки системного параметрического ресурса кластеров
объектов с помощью коэффициента когерентности объектов. Прогнозирование может выполняться на основе статической модели, отражающей
процесс потребления ресурса техноценозом на год вперед. Динамическое
стохастическое моделирование, учитывающее вероятные изменения в исходных данных, позволяет осуществлять прогноз потребления ресурса
техноценозом на среднесрочную перспективу (5 – 7 лет).
Нормирование потребления ресурсов – процедура оптимального
управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении статистических параметров (прежде всего эмпирического среднего и стандарта)
кластеров техноценоза, выделенных на ранговом параметрическом распределении по исследуемому функциональному параметру. Кластеризация
объектов техноценоза осуществляется методами автоматической классификации или главных компонент и позволяет выделить группы объектов,
которые на определенном временном интервале потребляют ресурс сходным образом. Нормирование в сочетании с прогнозированием позволяет
предъявлять объектам научно обоснованные нормы расходования ресурсов. Классические процедуры кластер-анализа, будучи применены в рамках нормирования объектов техноценоза, усредняют анализируемый параметр в переделах кластера на основе гауссовой математической статистики
и тем самым не учитывают системный ресурс параметрического кластера
техноценоза. Устраняется данный недостаток в рамках процедуры ASRанализа (Adding System Resource analysis), являющейся тонким дополнением к нормированию [20]. Реализация процедуры ASR-анализа заключается

– 139 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

в добавлении к прогнозируемому среднему нормы потребления ресурса
объекта соответствующей его рангу ASR-нормы.
Алгоритм реализации методологии оптимального управления техноценозом включает два уровня. На первом осуществляется импорт из банка
данных, сортировка и визуализация информации. Затем производится интервальное оценивание данных с целью выявления «аномальных» объектов. Если таковые не выявлены, то дальше осуществляется реализация
технических мер по ресурсосбережению с учетом рекомендаций, полученных с помощью процедуры параметрического нормирования, и корректирование базы данных на новом временном интервале. Если же «аномальные» объекты будут зафиксированы, то на втором уровне алгоритма выполняются процедуры прогнозирования и нормирования потребления ресурсов. Далее производится корректирование базы данных, и расчеты повторяются, составляя часть постоянного мониторинга техноценоза.
Учитывая двухуровневую структуру алгоритма, оптимизация техноценоза должна осуществляться также на двух методологических уровнях.
Первый – уровень отдельных технических изделий, предполагающий
внедрение эффективных решений, направленных на ресурсосбережение в
рамках конкретных технологических процессов. Второй – уровень управления инфраструктурой техноценоза организационными методами с целью
снижения ресурсопотребления до минимального уровня, обеспечивающего
нормальное функционирование объектов. Собственно говоря, в данном
случае мы имеем дело с двумя принципиально разными оптимизационными процедурами. Процедуры первого уровня непосредственно связаны с
моделированием процесса ресурсопотребления объектов техноценоза, которое, как правило, осуществляется имитационными методами [12,20].
Оптимизация техноценоза организационными методами (второй методологический уровень) может осуществляться исключительно в границах текущего переменного доверительного интервала, описываемого законом оптимального построения техноценозов. Следовательно оптимум будет достигаться при таких значениях параметров управляющего воздействия, направленного на ресурсосбережение, которые формально обеспечат суммарное ресурсопотребление техноценоза, соответствующее нижней
границе переменного доверительного интервала. В данном случае смысл
оптимизации заключается не в поиске оптимального значения целевой
функции в области варьирования параметров (как это делается на первом
уровне), а в определении оптимальной стратегии изменения параметров,
которая минимизирует издержки оптимального управления на пути движения техноценоза к состоянию, обеспечивающему оптимум ресурсопотребления на нижней границе переменного доверительного интервала. Подобная задача может быть квалифицирована как шаговая задача динамического программирования и решена вариационными методами с использованием принципа оптимальности Беллмана (подробнее – см. п. 4.3 в [20]).

– 140 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

Особым образом здесь следует оговорить методологию учета, так
называемых, внешних факторов в процессе оптимального управления техноценозом. Ключевым является то, что описанная выше методология оптимального управления закладывается в основу динамической стохастической модели, отражающей процесс функционирования техноценоза на
среднесрочную перспективу (5 – 7 лет). При этом основной целью моделирования является корректное отражение процесса функционирования объектов техноценоза в обозримом будущем в условиях вероятных изменений
технологии, инфраструктуры, а также потребления ключевых ресурсов.
Учет факторов осуществляется, во-первых, введением в алгоритм модели
управляющих воздействий, во-вторых, реализацией стохастических обратных связей, в-третьих, разработкой одновременно нескольких вероятных
вариантов развития техноценоза, наконец, в-четвертых, непрерывным мониторингом адекватности результатов моделирования [20].
Следует, однако, иметь ввиду, что рассматриваемая динамическая
модель позволяет корректно отражать процесс функционирования техноценоза лишь на так называемом инерционном (или межбифуркационном)
этапе развития. Моделирование поведения техноценоза в особые периоды
бифуркаций может осуществляться синергетическими методами. При этом
возникает необходимость строгого определения, что мы понимаем под
инерционным этапом развития техноценоза, а также что вкладываем в понятие бифуркации. Итак, в методике рассматривается инерционный (межбифуркационный) этап развития, под которым понимается промежуток
времени, на котором параметры функционирования техноценоза в основном определяются временным рядом данных параметров в прошлом. Бифуркация – особый момент, точка на траектории развития техноценоза, в
которой устойчивое развитие сменяется неустойчивым состоянием. Вместо одной траектории возникает два или несколько новых путей возможного устойчивого развития. Выбор между нами определяется малыми воздействиями со стороны систем управления как самого техноценоза, так и
внешних. После осуществления выбора механизмы саморегулирования
поддерживают систему на одной траектории. В качестве критерия фиксации техноценоза на инерционном этапе развития предлагается следующий.
Если временной ряд исследуемого параметра удовлетворяет требованиям
гауссовости (точнее – выборка параметров, характеризующих процесс
функционирования техноценоза, удовлетворяет условиям центральной
предельной теоремы и закона больших чисел), то с принятой достоверностью можно считать, что техноценоз (по данному параметру) находится на
инерционном этапе развития. Как видим, инерционность в данном случае
рассматривается по одному конкретному параметру (в узком смысле). И
то, что техноценоз фиксируется на инерционном этапе развития по данному параметру вовсе не гарантирует, что он находится на инерционном этапе и по другим параметрам. Логично предположить, что если техноценоз

– 141 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 1 Параграф 8

находится на инерционном этапе развития по всем основным функциональным параметрам, то это позволяет заключить, что он в целом находится на межбифуркационном этапе развития (в широком смысле).
Эффективность процесса управления техноценозом по результатам
моделирования может быть оценена сопоставлением двух интегральных
показателей, один из которых характеризует качество (получаемый положительный эффект), а второй – затраты. Интегральный показатель качества рассчитывается как относительный потенциал ресурсосбережения.
Интегральный показатель затрат определяется как относительная разница
интегрированных ранговых параметрических распределений, полученных,
соответственно, до и после внедрения оптимизирующих процедур. Под
потенциалом ресурсосбережения понимается полученная в результате моделирования на расчетную глубину времени абсолютная разница между
ресурсопотреблением техноценоза без реализации ресурсосберегающих
процедур, с одной стороны, и ресурсопотреблением, соответствующим
верхней границе переменного доверительного интервала, с другой стороны. Следует понимать принципиальную разницу в применении понятия
«потенциал ресурсосбережения» к техноценозу, с одной стороны, и отдельному изделию или объекту, с другой [20]. Очевидно, что критерием
эффективности техноценологического типа (ТЦ-критерием) является максимизация интегрального показателя эффективности.
Таким образом, под техникой понимается целостность, включающая
исходные продукты, здания и сооружения, технические изделия, технические объекты, отходы производства. Однако, решая задачу онтологического осмысления техники, нельзя оставаться в рамках собственно этого понятия, а надо говорить о технической реальности, стоящей в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». Подобное фундаментальное толкование технической реальности позволяет разрабатывать
специфическую методологию, основанную на восходящем к началам термодинамики законе оптимального построения техноценозов. Системной
формой организации технической реальности выступают техноценозы, онтологическая сущность которых заключается в наличии между техническими изделиями взаимосвязи, реализующей информационный отбор и
тем самым создающей побудительные предпосылки к творческому преобразованию реальностей. Для эффективного управления современным техноценозом всем руководителям от инженера ЖЭУ до губернатора, от
начальника отдела до министра, от начальника смены до генерального директора надо овладевать и внедрять новую методологию, основанную на
техноценологических подходах и ранговом анализе. Это позволит корректно в реальном масштабе времени обрабатывать поступающую информацию, постоянно видеть свой техноценоз как целостную систему и быстро принимать адекватные управленческие решения. И в последующих главах мы перейдем к рассмотрению собственно рангового анализа.

– 142 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

2. МЕТОДОЛОГИЯ РАНГОВОГО АНАЛИЗА
2.1. Общее содержание рангового анализа
Начнем с уже достаточно устоявшегося определения. Ранговый анализ – метод исследования больших технических систем (инфраструктурных объектов, техноценозов), имеющий целью их статистический анализ, а
также оптимизацию и полагающий в качестве основного критерия форму
видовых и ранговых распределений [13,19,20]. Ранговый анализ как основной инструмент техноценологического метода исследования систем определенного класса базируется на трех фундаментальных основаниях: технократическом подходе к окружающей реальности, восходящем к третьей
научной картине мира; негауссовой математической статистике устойчивых безгранично делимых гиперболических распределений; началах термодинамики. Первому основанию рангового анализа была посвящена
предыдущая глава. Начала термодинамики лежат в основе закона оптимального построения техноценозов, который будет рассмотрен в третьей
главе. Здесь мы основное внимание уделим собственно методологии рангового анализа и его основным прикладным процедурам.
Центром третьей научной картины мира является понятие, дополняющее принципиально новым стратификационным уровнем онтологическое
описание окружающей реальности. Это техноценоз (объект техноценологического типа, инфраструктурный объект), главной отличительной чертой
которого является специфика связей между техническими элементамиособями. В техноценозах сегодня видится прообраз будущей техносферы,
которая по сложности организации и скорости эволюции превзойдет порождающую ее биологическую реальность [20].
Повторимся и вспомним, что техноценоз – ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность далее неделимых технических изделий-особей, объединенных слабыми связями. Связи в техноценозе носят особый характер, определяемый конструктивной, а зачастую и
технологической независимостью отдельных технических изделий и многообразием решаемых задач; взаимосвязанность техноценоза определяется
единством конечной цели, достигаемой с помощью общих систем управления, всестороннего обеспечения и др. [12-17,19,20,28-32].
Специфика техноценозов, в том числе проявляется в методологических основаниях их исследования. Техноценозы не поддаются описанию
ни традиционными методами гауссовой математической статистики, оперирующей понятиями среднего и дисперсии как информативно насыщенными свертками больших массивов статистической информации, ни лежащими в основе редукционизма имитационными моделями. Чтобы корректно описать техноценоз, необходимо постоянно оперировать выборкой

– 143 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

в целом, как бы велика она ни была, что предполагает построение видовых
и ранговых распределений, теоретическая основа которых лежит в области
негауссовой математической статистики устойчивых гиперболических безгранично делимых распределений [20,28,37]. Методология построения видовых и ранговых распределений, а также их последующего использования в целях оптимизации техноценоза составляет основное содержание
рангового анализа, который представляет собой новое фундаментальное
научное направление, сулящее большие практические результаты.
В основе рангового анализа лежит весьма сложный математический
аппарат. Однако как и в любой фундаментальной теории, здесь имеется
определенный вполне доступный уровень решения задач, фактически граничащий с инженерной методологией. Глубокая теоретическая проработка, всестороннее философское осмысление и многократное апробирование
на практике в самых различных областях человеческой деятельности позволяют считать ранговый анализ вполне надежным средством решения задач определенного класса.
Как представляется, ранговый анализ, позволяя решать задачи оптимального построения техноценозов, занимает своего рода промежуточное
положение между имитационным моделированием, с помощью которого
осуществляется эффективное проектирование отдельных видов техники
(пространственно-технологических кластеров), и методологией исследования операций, применяемой в настоящее время для решения проблем геополитического и макроэкономического планирования (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Место рангового анализа в общей методологии
решения технических задач

– 144 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

Представляется важным отметить ряд моментов. Во-первых, отсутствие достаточно глубоко разработанной специальной математической методологии делает аппарат исследования операций весьма ненадежным при
решении задач соответствующего макроуровня и приводит, с одной стороны, к многочисленным безрезультатным попыткам применения методов
имитационного моделирования в сфере геополитики и макроэкономики, а
с другой – порождает недоверие к данной методологии со стороны большинства практиков, которые до сих пор предпочитают полагаться в этих
вопросах исключительно на свою интуицию.
Во-вторых, все попытки выдвигать требования, основанные на макропрогнозах, непосредственно разработчикам отдельных видов техники,
равно как и политика последних, заключающаяся в полном игнорировании
геополитических и макроэкономических процессов, с одинаковым успехом
приводят к провалу. Думается, именно техноценологическая методология
может разрешить проблему органической связи между крайними уровнями
современных технических задач (рис. 2.1).
На первом уровне решения инженерных задач осуществляется разработка отдельных видов техники (пространственно-технологических кластеров). Как уже сказано, в качестве основного метода исследования здесь
используется имитационное моделирование, базирующееся на классических постулатах гауссовой математической статистики [3,6,39,40,46,47].
Основным критерием, которым руководствуется проектировщик, в конечном итоге является достижение максимального положительного эффекта
при минимальных затратах. Формально данный критерий не вызывает сомнений, т.к. полностью соответствует философскому толкованию полезности технического изделия, восходящему к аристотелевскому «минимаксу».
Проблема заключается лишь в том, что здесь закладывается в понятие
«положительный эффект» и что – в «затраты».
Подавляющее большинство разработчиков техники трактует эти понятия в узком смысле как некие интегральные параметры, рассчитываемые
без глубокого учета того, что произойдет после попытки внедрения спроектированного технического изделия в инфраструктуру техноценоза. В результате может оказаться, что новое техническое изделие вполне хорошо,
будучи рассмотрено и испытано как совершенно независимый образец
техники. Однако последующие попытки его внедрения в инфраструктуру
могут закончиться полным провалом из-за невозможности адекватного
обеспечения жизненного цикла системами управления, восстановления,
снабжения, подготовки кадров, утилизации и т.д.
На высшем уровне геополитического и макроэкономического планирования и прогнозирования (рис. 2.1) решения принимаются на основе эвристических и алгоритмических процедур, базирующихся в основном на
методологи исследования операций и квалиметрии. Очевидно, что этот
уровень является системным по отношению к первому, на котором проек-

– 145 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

тируются отдельные виды технических изделий. Однако «расстояние»
между ними настолько велико, что трудно говорить о какой-либо корректной методологии, позволяющей не на словах, а на деле учитывать геополитические интересы при проектировании или модернизации отдельного вида техники. Или, наоборот, в процессе принятия геополитических решений
в какой-либо отрасли экономики учитывать параметры техники, представляющей данную отрасль на рынке. Ясно, что подобной методологии собственно на первом и третьем уровнях нет, если конечно мы говорим о
научной методологии в полном смысле этого слова.
Таким образом, для решения сформулированных выше задач в области исследования технических систем имеется так называемый средний
связующий уровень (рис. 2.1). Здесь применяется специфическая методология, основанная на философском техноценологическом подходе, алгоритмических процедурах рангового анализа и негауссовой (ципфовой) математической статистике гиперболических безгранично делимых распределений. Важнейшей задачей, которая решается на данном уровне, является оптимальное построение техноценозов. В основе же методологии, применяемой при решении данной задачи, лежит ранговый анализ. Рассмотрим его ключевые понятия, математические основы и содержание.
В первую очередь в методологии рангового анализа надо остановиться на понятии распределения. В самом общем случае распределение –
это расположение элементов подмножества внутри множества [1,20,23,24].
В математике рассматриваются статистические и вероятностные распределения. Как правило, исследователь начинает работу с построения статистического распределения, которое возникает при эмпирическом описании
выборки конечного объема из генеральной совокупности. Следовательно,
оно дискретно на множестве значений случайной величины. Как идеализация статистического распределения в ситуации, когда объем выборки из
генеральной совокупности стремится к бесконечности, возникает вероятностное распределение, которое в общем случае является непрерывным на
множестве значений случайной величины [20,60].
Вторым ключевым моментом является понятие случайной величины, которое базируется на общем представлении о случайности. В современной литературе различают семь причин случайности: 1) непонятая закономерность; 2) скрещение несогласованных процессов; 3) уникальность;
4) неустойчивость движения; 5) относительность знания; 6) имманентная
случайность; 7) произвольный выбор [63,64]. Нам представляется, что при
исследовании объектов техноценологического типа мы, в той или иной
степени, имеем дело с причинами пятого и седьмого типов.
Во-первых, насыщение техноценозов изделиями-особями происходит в условиях одновременного воздействия огромного количества слабосогласованных внешних и внутренних факторов, что делает случайной
его номенклатуру или видовую структуру. Также доказано, что видообра-

– 146 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

зование в техноценозе фрактально, а его границы размыты, конвенционны.
Кроме того, техноценоз постоянно изменяется во времени, причем это изменение векторизовано и необратимо (однонаправленно). Данные феномены ранее широко обсуждались в литературе [8,11,19,20,28-37]. Сказано об
этом достаточно и здесь в первой главе. Следовательно, можно говорить,
что в данный фиксированный момент времени номенклатура техноценоза
является случайной. И если описать номенклатуру частотным распределением, то форма последнего будет случайной (его параметры будут случайными величинами). Здесь мы имеем дело в полном смысле этого слова с
проявлением трансцендентности техноценозов [12,19,20,27,32,33,35,36],
делающей наши знания относительными, что является фундаментальной
причиной случайности (пятого типа).
Во-вторых, совокупность параметров, описывающих особи техноценоза, составляет двумерное пространство. Оба измерения данного пространства бесконечны, однако, одно из них счетно (перечисляющее особи
техноценоза), а второе – континуально (описывающее параметры). Это является следствием другого известного свойства техноценозов, а именно того, что число особей в них бесконечно (точнее, математически счетно)
[12,19,20,27,32,33,35,36]. Кроме того, общее параметрическое пространство делится на два равномощных подпространства: видообразующих и
функциональных параметров (об этом подробнее речь будет идти в третьей главе). В любом случае, если осуществлять произвольный выбор особей
техноценоза, то параметры выбранных технических изделий составят статистическую выборку случайных величин. Если учесть, что техноценоз
трансцендентен, то выбор особей при этом может осуществляться как
угодно. Очевидно, что любой выбор из трансцендентной бесконечности
будет произвольным и, по сути, случайным (причина седьмого типа). Если
полученную выборку обрабатывать методами математической статистики,
то можно получить параметрическое распределение.
Таким образом, случайным в широком смысле является сочетание
видов, составляющих техноценоз, если мы его рассматриваем среди большого количества других техноценозов. Судить о статистическом (и далее –
вероятностном) распределении данных сочетаний можно лишь исследовав
поведение техноценозов в более общем таксономическом образовании –
метаценозе (доступной для исследования в данный момент времени совокупности техноценозов). В узком смысле случайной является форма видового распределения, описывающего номенклатуру техноценоза, что делает
случайной величиной значение соответствующего формального параметра.
С другой стороны, если рассматривать совокупность одноименных параметров технических изделий (особей) техноценоза как выборку из параметрического пространства, то значение фиксированного параметра конкретного изделия может рассматриваться как случайная величина, а саму
выборку можно описать как статистическое распределение.

– 147 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

Ввиду важности, следует еще раз подчеркнуть принципиальную разницу между видовыми и ранговыми распределениями техноценозов. Видовые распределения случайны в том смысле, что случайны макроскопические параметры их формы. Ранговые же распределения – это распределения случайных величин (параметров, характеризующих особи или объекты). Именно в этом смысле мы и применяем к техноценозам понятие статистического распределения. Последующее особое теоретическое обобщение на континууме техноценоза (эта особенность будет показана ниже)
позволяет получать распределение, имеющее смысл вероятностного.
Третьим ключевым моментом в методологии рангового анализа являются понятия негауссовости и ципфовости описывающих техноценозы
гиперболических распределений. Как всегда, начнем с определений.
Вероятностное распределение мы называем гауссовым, если для него
выполняется центральная предельная теорема (при широких предположениях относительно законов распределения независимых случайных величин с ростом числа слагаемых закон распределения суммы этих величин
неограниченно приближается к нормальному). Статистическое распределение называется гауссовым, если зависимость его среднего и дисперсии
от объема выборки несущественна, т.е. в условиях данной конкретной исследовательской задачи выполняется закон больших чисел (при достаточно большом числе независимых испытаний среднее арифметическое
наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к ее
математическому ожиданию) [20,60]. Очевидно, что, в общем случае, любое распределение, для которого не выполняется хотя бы одно из приведенных выше двух условий, является негауссовым.
Ципфовым мы называем распределение, имеющее при больших значениях переменной вид распределения Ципфа [60]:

f (x) 
где

x

C , при x  x  0 и 0     ,
0

1 

(2.1)

f (x) – частота;
C и  – параметры распределения.

Распределение Ципфа ципфово, ципфовое же распределение в общем
случае не является распределением Ципфа. Вероятностное ципфовое распределение гауссово при значениях показателя распределения   2 и негауссово при   2 . Статистическое ципфовое распределение с   2
может быть негауссовым, если зависимость его среднего и дисперсии от
объема выборки существенна в рамках данной конкретной задачи [60].
Видовые и ранговые распределения техноценозов относятся к классу
так называемых безгранично делимых распределений [23]. В общем случае
распределение вероятностей случайной величины x в вероятностном про-

– 148 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

странстве R m называется безгранично делимым, если для всякого k можно указать такое распределение x k , что x представимо в виде k-кратной
свертки распределения x k самого с собой. Безгранично делимые распределения могут быть как устойчивыми, так и неустойчивыми. Говорить, в
приложении к техноценозам, о неустойчивых распределениях смысла нет,
т.к. последние не предполагают вообще какой-либо фиксированной аппроксимационной формы [19,20,23,60].
К настоящему времени на обширном эмпирическом материале многократно показана одновременно устойчивость и негауссовость ранговых
распределений техноценозов [6-20,27-37,41,43,48-51,54-61,67]. Следовательно, для их статистического описания особое значение имеет распределение Ципфа с   2 , которое удовлетворяет предельной теореме Гнеденко – Деблина: для сходимости распределений нормированных сумм одинаково распределенных независимых случайных величин к устойчивым распределениям, отличным от нормального, необходимо и достаточно, чтобы
при x   имело место [60]:

h 2 (x)
,
(2.2)

x
x
C1  0 , C 2  0 , C1  C 2  0 и 0    2 ;
h i ( x ) – функции, медленно меняющиеся в смысле Карамата,
т.е. такие, что для всех t  0 имеет место равенство:
h ( tx)
lim i
 1.
x  h i (x)
f ( x ) ~ C1

где

h1 ( x )

и 1  f (x) ~ C2

Распределение Ципфа, как и любое другое, имеет частотную и ранговую формы [20,60]. Как мы увидим позже, для распределений техноценоза актуальны обе формы. В частотной форме, как правило, представляются видовые распределения, в ранговой – ранговые видовые и параметрические (по видообразующим или функциональным параметрам). Частотная дифференциальная форма вероятностного распределения Ципфа
определяется приведенным выше выражением (2.1). Частотная интегральная его форма для выборки объемом N :

x 0
C  1
1 

  1
.
F( x ) 


N  x 0 x  
x

(2.3)

Ранговая дифференциальная форма вероятностного распределения с
параметрами A, B,  и рангом r :

– 149 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

(r ) 
где

A
,

(r  B)

(2.4)

B – параметр, учитывающий эффект рангового искажения распределения [20,60].

Ранговая интегральная форма:

rB

A
ln
,   1;

1 B
(r )  

A 
1
1

,   1.


 1
 1 


1

(r  B) 
 (1  B)

(2.5)

Четыре параметра распределения Ципфа можно поставить в соответствие параметру  следующим образом [60]:

1



;



( N  1)
;
C 


1
/
x

1
/
J

0
1/ 



N

1
A  
 ;

 


 1/ x 0  1/ J 

N 1
 1,
B 


(J / x 0 )  1
где

(2.6)

x 0 – минимальное значение случайной величины на эмпиричеJ

ской выборке;
– максимальное значение случайной величины.

Система (2.6) позволяет учесть эффект рангового искажения, который подробно описан в [60]. При этом один из пяти параметров распределения Ципфа ,, A, B, C (в случае применения (2.6) –  ) должен быть
определен априорно по имеющимся эмпирическим данным методом максимума правдоподобия либо графически.
Теперь мы готовы дать точные определения, распространяющие
ципфовую методологию на прикладную область рангового анализа [20].
Под видовым понимается распределение Ципфа в частотной дифференциальной форме, устанавливающее непрерывную или дискретную упо-

– 150 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

рядоченную взаимосвязь между множеством значений возможной численности особей техноценоза и количеством популяций, реально представленных в техноценозе данной фиксированной численностью. По сути, видовое распределение устанавливает основополагающую взаимосвязь между массовостью изделий различных видов в техноценозе и их разнообразием. Математически оно относится к гиперболическим устойчивым безгранично делимым распределениям [12,19,20,28].
Под ранговым распределением вообще понимается убывающая последовательность значений параметров, упорядоченная таким образом, что
каждое последующее число меньше предыдущего, и поставленная в соответствие рангу (номеру по порядку в данной упорядоченной последовательности). Таким образом, неотъемлемой чертой рангового распределения является целенаправленное ранжирование входящих в него параметров. В этом его коренное отличие от видового распределения, где подобная
операция не предусмотрена.
Ранговое распределение техноценоза – полученное в результате процедуры ранжирования видов или особей техноценоза по какому-либо параметру распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, по
сути являющееся невозрастающей последовательностью значений самих
параметров, поставленных в соответствие рангу. Различают ранговые распределения, в которых ранжируются: виды по количеству особей, которым
они представлены в техноценозе (ранговые видовые); особи по значению
видообразующего параметра (ранговые параметрические); особи или объекты по значению параметра, характеризующего процесс их функционирования (ранговые функциональные) [12,14,19,20].
Изначально каждое распределение техноценоза в аналитической или
графической форме представляет собой совокупность точек, получаемых
по имеющимся эмпирическим данным:

где

( x1 , y1 ); ( x 2 , y 2 );...; ( x i , yi );...; ( x n , y n ) ,

(2.7)

i – формальный индекс;
n – общее количество точек.

Точки – результат анализа табулированного рангового распределения техноценоза (о нем подробно будет сказано в следующем параграфе).
Для каждого из распределений имеется свое число точек (что есть абсцисса в распределении, а что ордината, мы уже знаем). С точки зрения последующей оптимизации техноценоза, большое значение имеет аппроксимация эмпирических ранговых и видовых распределений, которая в данном
случае обладает существенной онтологической спецификой. Учитывая, что
в процессе аппроксимации мы фактически без изменения формы обобщаем
конечную выборку эмпирических точек техноценоза до континуума генеральной совокупности, можно заключить, что аппроксимационная форма –

– 151 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

это и есть соответствующее вероятностное распределение техноценоза.
Таким образом, задача корректной аппроксимации превращается в случае
негауссовых распределений в задачу первостепенной важности.
Формально задача аппроксимации заключается в подборе аналитической зависимости, наилучшим образом описывающей совокупность точек
(2.7). Мы задаем в качестве стандартной формы двухпараметрическое гиперболическое аналитическое выражение вида [19,20,28-31]:

y( x ) 
где

A,
x

(2.8)

A и  – параметры распределения;
x – непрерывная переменная (мощность популяции в случае видового распределения и непрерывный ранг в
случае рангового).

Выбор формы (2.8) объясняется традиционно сложившимся подходом среди исследователей, занимающихся ранговым анализом. Безусловно, данная форма далеко не самая совершенная и не учитывает эффект
рангового искажения [60], однако она обладает неоспоримым достоинством – сводит задачу аппроксимации к определению всего двух параметров: A и  . Решается эта задача различными методами. В данном случае
рассмотрим аппроксимацию методом наименьших квадратов [14,15].
Суть метода заключается в отыскании таких параметров аналитической зависимости (2.8) A и  , которые минимизируют сумму квадратов
отклонений реально полученных в ходе рангового анализа техноценоза
эмпирических значений y i от значений, рассчитанных по аппроксимационной зависимости (2.8), т.е.:
n

S   ( y i  y( x i )) 2  min .

(2.9)

i 1

Известно, что решение оптимизационной задачи (2.9) сводится к решению системы дифференциальных уравнений (для аппроксимационной
формы (2.8) – двух с двумя неизвестными):

 S
 A  0;
 S

 0.
 
– 152 –

(2.10)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

Для того чтобы перейти от системы дифференциальных уравнений к
алгебраическим, прологарифмируем выражение (2.8) и введем формальные
параметры. Получим:

Y(X)  CX  D,
где

(2.11)

Y  ln y; X  ln x;
C  ; D  ln A.

При этом (2.9) сводится к условию
n

Z   (Yi  Y(X i )) 2  min,

(2.12)

i 1

а (2.10) – к системе

 Z
 D  0;
 Z

0
 C

(2.13)

и далее, после дифференцирования, к системе
n
n
 n 2
C X i  D X i   X i Yi ;
i 1
i 1
 i n1
n
C X i  Dn   Yi .
 i 1
i 1

(2.14)

Параметры в (2.14) определяем по правилу Крамера:

1 ;
0
D  2 ,
0
C

– 153 –

(2.15)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 1

где определители:

n



X i2

0  i n1
 Xi

n

 Xi

i 1

;

n

i 1

n

n

n

 X i Yi  X i

1  i 1n
 Yi

i 1

;

2 

n

i 1


i 1
n

X i2

 Xi
i 1

n

 X i Yi
i 1
n

 Yi

.

i 1

После определения C и D вычислить параметры исходной зависимости (2.8) не составляет труда. При этом

A  e D и   C .

(2.16)

Следует отметить, что здесь подробно разобран лишь метод
наименьших квадратов. Имеется и целый ряд других методов аппроксимации данных. В любом случае после аппроксимации мы получаем двухпараметрическую зависимость вида (2.8) для каждого из ранговых и видовых
распределений. Обычно на графиках ранговых распределений, наряду с
эмпирическими точками, показывают аппроксимационные кривые. Это
имеет существенное значение с точки зрения последующей оптимизации
техноценоза, т.к. применяемые в оптимизационных процедурах критерии
во многом строятся на требованиях, предъявляемых к форме гиперболических распределений. Технологически, в конечном итоге, это выливается в
систему ограничений к параметрам аппроксимационных кривых.
Практическая реализация рангового анализа состоит в осуществлении следующих этапов-процедур: 1) выделение техноценоза; 2) определение перечня видов в техноценозе; 3) задание функциональных параметров;
4) параметрическое описание техноценоза; 5) построение табулированного
рангового распределения; 6) построение графического рангового видового
распределения; 7) построение графических ранговых параметрических
распределений; 8) построение видового распределения; 9) аппроксимация
распределений; 10) оптимизация техноценоза [19,20].
В заключение еще раз подчеркнем, что для негауссовых по своей
природе видовых и ранговых распределений нет никакого смысла вычислять эмпирические среднее и стандарт, а также выводить теоретические
моменты (математическое ожидание и дисперсию). Ранговый анализ предполагает оперирование распределениями, будучи взятыми в целом.

– 154 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

2.2. Построение ранговых и видовых распределений
Первая процедура рангового анализа трудно формализуется из-за
проблем, которые в техноценологической теории называют конвенционностью границ и фрактальностью видообразования (приводящими к трансцендентности техноценозов), следствием чего являются ограниченность и
зависимость реально существующих техноценозов. Не вдаваясь в теоретические дебри, сформулируем лишь ряд рекомендаций по выделению техноценоза, которые непосредственно следуют из определения [19,20,28].
Во-первых, техноценоз должен быть локализован (отграничен) в
пространстве и времени. Эта операция требует от исследователя некоторой
решительности, ибо он должен понимать, что абсолютно точного выделения техноценоза никому и никогда сделать не удастся. Кроме того, техноценоз постоянно изменяется (можно сказать «живет», эволюционирует),
поэтому исследовать его надо без промедления. Принципиальным является
также и то, что в техноценозе должно быть представлено значительное количество (тысячи, десятки тысяч) отдельных технических изделий различных видов (изготовленных по разной технической документации), не связанных друг с другом сильными связями, то есть техноценоз – это не отдельное изделие, а их многочисленная совокупность.
Во-вторых, в техноценозе должна явно просматриваться единая инфраструктура, в которую входят системы управления и всестороннего
обеспечения. Самое главное – в техноценозе должна наличествовать и четко формулироваться единая цель, заключающаяся, как правило, в получении наибольшего положительного эффекта при наименьших затратах. Безусловно, среди элементов техноценоза может иметь место конкуренция,
однако и она должна быть направлена на достижение общей цели. В этом
смысле техноценозами, как правило, не могут считаться цеха предприятия,
либо два-три завода, не связанных между собой системой управления, либо произвольная часть города. Нельзя считать техноценозом и несколько
взаимосвязанных предприятий, если они составляют лишь часть системы.
Если говорить о группировках войск, то техноценозами являются дивизия,
армия, фронт, однако, отдельно взятые войска связи, инженерные войска
или армейская авиация таковыми не являются.
Выделение техноценоза сопровождается его описанием. Рекомендуется создавать для этого специальную базу данных, включающую максимально систематизированную и стандартизированную, достаточно полную
и в то же время без излишних частностей информацию о видах и особях
техноценоза. Информация структурируется по оргштатным подразделениям. Доступ к ней должен быть, по возможности, автоматизирован, необходимо предусмотреть процедуры ее анализа и обобщения в интерактивном
режиме. При этом следует максимально использовать возможности ком-

– 155 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

пьютерной техники (в частности, стандартные приложения ОС Windows:
MS Excel, MS Access, Fox-pro, VS.NET, SQL и др.).
Процедура определения перечня видов также сложна и трудно формализуема. Суть ее заключается в определении полного перечня видов
техники в уже выделенном техноценозе. Делается это путем анализа разработанной информационной базы. Как мы уже знаем, вид техники выделяется как единица, на которую имеется отдельная конструкторскотехнологическая документация. Однако и здесь есть свои нюансы. Дело в
том, что большинство современных технических изделий состоят из других изделий, на которые в свою очередь также имеется документация.
Следовательно, нужно исходить из того, что вид техники должен быть
функционально законченным, относительно независимым. В этом смысле
видом техники может быть признана лопата, а процессорный блок компьютера – нет. Лопата может выполнять свои функции (копать землю), а
процессорный блок, будучи взят отдельно, никому не нужен.
Сложность заключается и в том, что всегда одновременно существует множество модификаций одного и того же вида техники, и в какой момент из очередной модификации возникает новый вид, определить очень
не просто. Ясно, что один вид от другого должен отличаться существенно.
Критерием здесь является либо отличие одного из важнейших классификационных параметров назначения (мощности, скорости, напряжения, частоты, дальности и др.), либо наличие в конструкции принципиально нового функционально важного узла, блока, агрегата (двигателя, генератора,
процессора, навесного оборудования, базы, шасси, и др.).
По опыту исследования техноценозов (в различных областях) в перечне видов рекомендуется иметь двести-триста наименований (при общем
количестве технических изделий-особей до десятков тысяч единиц). Составляя перечень, важно активно использовать существующие стандартные номенклатуры, классификации, оргштатные структуры, требования,
нормали, технические описания и др. Однако в любом случае следует
стремиться к тому, чтобы перечень видов был, с одной стороны, исчерпывающим, а с другой – равномерным с точки зрения детализации по модификациям. Имеется в виду, что не должно быть такого положения, когда
какой-то из видов представлен лишь одной модификацией, а другой – десятью [13-15,19,20]. Выделенный перечень видов должен быть зафиксирован в списке и многократно перепроверен различными специалистами.
Выполняя следующую процедуру рангового анализа, в качестве
функциональных рекомендуется задавать несколько принципиально значимых для техноценоза, физически измеряемых и доступных для исследования параметров. Желательно, чтобы они были комплексными и в совокупности представляли группу, достаточно полную для качественного
описания техноценоза с точки зрения его конечной цели функционирования. Такими параметрами могут выступать стоимость жизненного цикла,

– 156 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

энергопотребление, сложность структуры (если ее можно описать), надежность, живучесть, численность обслуживающего персонала, массогабаритные показатели, топливная экономичность и др. Как видим, любой из перечисленных параметров емко характеризует технические изделия. Наиболее важными из них представляются стоимость, энергопотребление и численность обслуживающего персонала (безусловно, включая и тот персонал, который осуществляет всестороннее обеспечение функционирования
данного вида техники). Представляется, что именно эти параметры наиболее емко отражают энергетические затраты, необходимые для всестороннего обеспечения процесса функционирования.
После задания функциональных параметров необходимо определить
и внести в базу данных техноценоза конкретные значения этих параметров,
которыми обладает каждый вид техники из его состава. Это длительная и
кропотливая статистическая работа, однако вполне доступная для каждого
исследователя. Следует лишь стремиться к тому, чтобы была применена
единая система измерения, т.е. для разных видов параметр должен определяться в одних и тех же единицах (килограммах, киловаттах, рублях по одному курсу, человеко-часах и др.). В создаваемой информационной базе
техноценоза должны изначально предусматриваться соответствующие поля для последующего внесения значений конкретных параметров.
Работа по созданию информационной базы техноценоза завершается
после того, как будет создана многомерная электронная таблица (база данных, включающая банк и систему управления данными – СУБД), которая
вбирает систематизированную в определенном порядке (по укрупненным
видам техники, подразделениям техноценоза, граничным значениям параметров или другим признакам) информацию о видах технических изделий,
входящих в техноценоз, а также значениях видообразующих и функциональных параметров, которыми характеризуется каждый из этих видов.
Ключевым параметром, о котором мы пока не говорили, но который
обязательно должен присутствовать в сформированной базе данных, причем на первом месте, является количество единиц техники каждого из видов, которым они представлены в техноценозе. Как мы знаем, группа технических изделий одного вида в составе техноценоза называется популяцией, а их численность – мощностью популяции [11-15,28].
Здесь полезным будет еще раз напомнить о принципиальной разнице
между видом и особью. Вид – это абстрактное объективированное понятие, по сути, наше внутреннее представление об облике технического изделия, сформированное на основе документов, знаний и опыта. Вид мы
именуем маркой или образцом техники (автомобиль ЗИЛ-131, электростанция ЭСБ-0,5-ВО, большая саперная лопата, космический корабль
«Прогресс-1М», вино «Портвейн-777» и др.). В составе исследуемого техноценоза функционирует техническая особь, например, конкретный автомобиль (марка – ЗИЛ-131, номер шасси – 011337, заводской номер двига-

– 157 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

теля – 17429348, пробег – 300 тыс. км, водитель – Иванов, на левом борту
кузова – грязное масляное пятно). Предположим, всего в рассматриваемом
техноценозе в данный момент времени наличествует 150 автомобилей
марки ЗИЛ-131. Таким образом, в базе данных у нас в каком-то месте будет фигурировать запись: вид – ЗИЛ-131; предназначение – перевозка грузов; количество в техноценозе (мощность популяции) – 150 единиц; базовая стоимость – 10 тыс. долларов; обслуживающий персонал – 2 человека;
масса – 5 тонн; потребление топлива – 54 литра на 100 км и т.д.
Первые четыре процедуры завершают так называемый информационный этап рангового анализа. Следующий, аналитический этап, начинается с построения на основе информационной базы данных ранговых и видовых распределений техноценоза. Исходным здесь является отранжированное табулированное распределение.
Ранг вида или особи есть комплексная характеристика, определяющая их место в упорядоченном распределении. Ранжирование имеет глубокое энергетическое обоснование и философское значение [19,20]. Представление данных в ранговой форме имеет вековую историю (со времени
открытия распределений Парето, Лотки и Ципфа) и представляет собой, по
сути, разновидность статистической обработки особых массивов информации, наряду с построением функций распределения в частотной форме.
Однако не будем вдаваться в детали и скажем лишь, что для нас ранг – это
номер по порядку в некотором упорядоченном распределении.
Табулированное ранговое распределение объединяет всю статистику
о техноценозе, значимую с точки зрения техноценологического подхода
вообще. По форме это таблица. Ниже представлен вариант данного распределения (табл. 2.1). Как видим, первую строчку таблицы занимает запись о самом многочисленном виде техники (в данном случае анализировалась электроэнергетическая инфраструктура группировки войск, а в качестве видов рассматривались электротехнические средства). На второе
место поставлена вторая по численности электростанция и так далее
вплоть до уникальных для данного техноценоза видов.
Существенной является закономерность: чем меньше численность
вида в техноценозе, тем выше его основные видообразующие параметры.
И хотя кое-где имеются отклонения от закономерности, общая тенденция
очевидна. И в этом находит проявление закон информационного отбора
[28] и его следствие – закон оптимального построения техноценозов [20].
Ранговое видовое распределение может быть изображено в графической форме. Оно представляет собой зависимость количества технических
особей, которым представлен вид в техноценозе, от ранга (рис. 2.2 – для
примера, приведенного в табл. 2.1). По сути, график рангового видового
распределения есть совокупность точек, однако для наглядности на рисунке изображены также и гладкие аппроксимирующие кривые (об их роли в
ранговом анализе уже сказано в предыдущем параграфе).

– 158 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

Таблица 2.1
Пример табулированного рангового распределения техноценоза

Ранг

Вид ЭТС

1
2
3
4
5
6
7
8
9

АБ-0,5-П/30
ЭСБ-0,5-ВО
АБ-1-О/230
АБ-1-П/30
ЭСБ-1-ВО
ЭСБ-1-ВЗ
АБ-2-О/230
АБ-2-П/30
АБ-4-Т/230

Количество
ЭТС в группировке, ед.

Характеризующий параметр
Мощность,
кВт

Стоимость,
о.е.

Масса,
кг

……

0,5
0,5
1
1
1
1
2
2
4

450
610
970
880
1040
990
1500
1540
1990

40
55
84
73
97
85
130
127
298

……
……
……
……
……
……
……
……
……

2349
1760
1590
1338
1217
1170
1093
970
915

……………………………………………………………………….
……………………………………………………………………….
……………………………………………………………………….
……………………………………………………………………….
179
180
181
182
183
184
185
186

……
……
……
ЭСД-100-ВС
ЭД200-Т400
ЭД500-Т400
ЭД1000-Т400
ПАЭС-2500

……
……
……
2
1
1
1
1

……
……
……
100
200
500
1000
2500

……
……
……
85000
120000
250000
340000
500000

……
……
……
3400
4200
6700
9300
13700

……
……
……
……
……
……
……
……

Примечание: в данном случае ЭТС – электротехническое средство
(двигатель-генераторная установка, генератор подвижного средства, передвижная электростанция, система автономного электроснабжения, энергопоезд) военного назначения [11].
Каждой точке графика на рис. 2.2 соответствует определенный вид
техники. При этом абсцисса на графике – ранг, а ордината – число особей,
которым этот вид представлен в техноценозе. Все данные берутся из табулированного распределения (табл. 2.1).

– 159 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

Рис. 2.2. Ранговое видовое распределение
В ходе рангового анализа техноценоза по табулированному распределению строятся также графики ранговых распределений по каждому из
видообразующих параметров. Однако здесь прослеживается определенная
специфика, заключающаяся в том, что если в ранговом видовом распределении ранжируются виды, то в параметрическом – особи.
На рисунке 2.3 приведен график параметрического распределения по
мощности (в киловаттах) для примера, приведенного в таблице 2.1. Так как
в техноценозах могут насчитываться десятки и даже сотни тысяч технических особей, то построить график рангового параметрического распределения в одних осях для всего техноценоза, как правило, не представляется
возможным. Для наглядности его делят на фрагменты с соответствующим
масштабом. В ранговом параметрическом распределении каждой точке соответствует не вид, а особь. Первый ранг присваивается особи, имеющей
наибольшее значение параметра, второй – имеющей наибольшее значение
среди особей, кроме первой, и т.д.
Здесь необходимо сделать ряд замечаний. Во-первых, как нам теперь
понятно, ранг на рисунке 2.3 (он называется параметрическим) не соответствует рангу на рисунке 2.2 (видовому). Теоретически между ними имеется
связь [19,20], однако она чрезвычайно сложна и здесь будет показана несколько ниже. Во-вторых, т.к. в пределах вида, пренебрегая гауссовым
разбросом, мы принимаем значение видообразующего параметра одним и
тем же, то на графике параметрического распределения все особи этого
вида будут изображены точками с одинаковыми ординатами. Количество

– 160 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

этих точек будет равно количеству особей данного вида в техноценозе.
Сам же график состоит как бы из горизонтальных отрезков различной
длины. В-третьих, виды на ранговом видовом распределении и особи на
ранговом параметрическом, имеющие одинаковые ординаты, ранжируются
произвольно. В-четвертых, ранжирование особей по различным параметрам, хотя в целом и схоже, однако точно никогда не соответствует одно
другому, что также важно учитывать, чтобы не ошибиться. У каждого параметрического распределения свой параметрический ранг [19].

Рис. 2.3. Ранговое параметрическое распределение
по одному из видообразующих параметров
Среди распределений рангового анализа особое место занимает видовое. Есть мнение, что оно является основным [28-31]. Имеются теоретическое обоснование и эмпирическое подтверждение тому, что, с одной
стороны, видовое и ранговое видовое есть взаимообратные формы одного
распределения, а с другой – что бесконечная совокупность (континуум)
ранговых параметрических распределений техноценоза математически
свертывается в одно видовое [13,16,19,20,37]. Видовое распределение в
графической форме строится по табулированному распределению.
На рисунке 2.4 показано распределение (которое, строго говоря, является совокупностью эмпирических точек) для примера, приведенного
ранее в таблице 2.1. Ясно, что его, как и ранговое параметрическое, практически невозможно изобразить в одних осях, поэтому обычно видовое
распределение изображают фрагментами с удобным масштабом (один из
таких фрагментов показан выше и правее основного графика на рис. 2.4).

– 161 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

Рис. 2.4. Видовое распределение техноценоза
Еще раз уточним, как строится видовое распределение. Итак, по оси
абсцисс откладывается возможная численность особей одного вида (мощность популяции) в техноценозе. Очевидно, что особей может быть одна,
две, три, четыре и т.д. вплоть до цифры, соответствующей максимальной
по объему популяции. Иными словами, это ряд натуральных чисел в порядке возрастания. По оси ординат откладывается количество видов, представленных в техноценозе данной численностью. Как видно из табулированного рангового распределения, одной особью у нас представлено четыре вида (ЭД200-Т400, ЭД500-Т400, ЭД1000-Т400, ПАЭС-2500), поэтому
мы откладываем точку с координатами (1,4). Двумя особями представлено
три вида – точка (2,3); тремя особями два вида – точка (3,2); четырьмя, пятью, семью и восемью особями представлено по одному виду – точки (4,1);
(5,1); (7,1); (8,1), а вот шестью особями не представлен ни один вид, поэтому среди точек графика имеется особая точка с координатами (6,0). Последняя точка распределения имеет координаты (2349,1).
Сделаем еще несколько важных замечаний. Во-первых, все точки с
нулевыми ординатами должны учитываться в последующей процедуре аппроксимации. Во-вторых, теоретически в видовом распределении заложена
фундаментальная тенденция: чем больше численность в техноценозе
(больше цифра по оси абсцисс), тем меньше разнообразие видов (меньше
количество видов по оси ординат). Это есть следствие закона информационного отбора. Коль скоро об этом зашла речь, отметим, что информационный отбор – основная движущая сила техноэволюции, базирующаяся на
изменчивости, преемственности и оценке видов технических изделий и
осуществляющаяся в фундаментальном спонтанном цикле, включающем

– 162 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 2

этапы: производства видов технических изделий в количестве, всегда превышающем необходимые функциональные потребности; борьбы за существование этих видов при постоянной ограниченности энергетических ресурсов, заканчивающейся победой видов, обладающих более эффективными параметрами; документирования полезной информации и утверждения
документа для выпуска новых технических изделий [28-34].
Однако в отличие от ранговых распределений (которые всегда убывающие) в видовом распределении не производится ранжирование, поэтому на его графике присутствуют точки, которые аномально отклоняются
от сформулированного выше правила. На рисунке 2.4 такие точки видны
(например, (6,0)). Там, где имеется сгущение аномально отклоненных точек (как в ту, так и в другую сторону), мы фиксируем так называемые особые зоны номенклатурных нарушений видовой структуры [8-12,19,20].
Попробуем разобраться, что означают аномальные отклонения в видовом распределении (при этом вспомним философские и методологические основания закона оптимального построения техноценозов [20]). Если
точки отклоняются ниже некоторой гладкой аппроксимирующей кривой,
это означает, что в аномальной зоне номенклатурного ряда техноценоза
отмечается завышенная унификация техники, то есть различные важные
функциональные предназначения выполняются одним видом техники, а
могли бы выполняться несколькими. А мы знаем, что любая унификация
приводит к снижению функциональных показателей, т.е. эта техника недостаточно надежна, ремонтопригодна, хуже массогабаритные показатели и
т.д. И, как следствие, мы имеем в техноценозе заниженные показатели, отражающие общий процесс функционирования. Если же точки отклоняются
выше кривой, то здесь неоправданно большое разнообразие техники, что
непременно скажется (в худшую сторону) на функционировании обеспечивающих систем (труднее доставать запчасти, готовить обслуживающий
персонал, подбирать инструмент, утилизировать и т.д.). В любом случае,
отклонение – это есть системная аномалия, присущая исследуемому техноценозу на данном временном интервале. Отметим, что для наглядности
иногда видовые распределения строят в виде гистограмм, однако никакого
теоретического значения это не имеет.
На этом собственно аналитический этап рангового анализа завершается. Далее следуют оптимизационные процедуры, которые теоретически
восходят к весьма сложным уравнениям закона оптимального построения
техноценозов. Однако у этих процедур имеется и достаточно простая интерпретация. Поэтому далее мы ставим перед собой задачу сначала осветить методологию оптимизации техноценозов в сравнительно простом и
доступном варианте, а уже затем перейдем к собственно формулированию
закона оптимального построения техноценозов и демонстрации всей его
аналитической мощи на примере методологии оптимального управления
электропотреблением крупного инфраструктурного объекта.

– 163 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

2.3. Оптимизационные процедуры рангового анализа
Ранговый анализ никогда не заканчивается аппроксимацией соответствующих распределений техноценоза. За ним всегда следует оптимизация, т.к. нашей главной задачей является определение направлений и критериев улучшения существующего техноценоза. Оптимизация является
одной из сложнейших проблем техноценологической теории. Этому
направлению исследований посвящено значительное число работ [3,4,720,22,28-31,34,37,40-42,48-50,52,55-59,67-71]. И хотя это отдельный серьезный разговор, который мы будем в основном вести в следующей главе,
все же здесь предварительно рассмотрим шесть оптимизационных процедур, достаточно хорошо апробированных на практике.
Следует отметить, что оптимизационные процедуры техноценоза,
как правило, реализуются комплексно и позволяют решать три основных
задачи. Первая, наиболее общая задача заключается в полномасштабной
номенклатурной оптимизации техноценоза. При ее решении в той или
иной степени задействуются все шесть процедур. Первоначально с помощью анализа рангового видового распределения определяется направление
глобальной трансформации структуры техноценоза. Затем выявляются
аномальные отклонения на видовом распределении, которые устраняются
методами параметрической оптимизации по видообразующим параметрам
(двумя различными способами). В ходе реализации предусматривается верификация процедур с помощью анализа динамики изменения параметров
гиперболической формы рангового видового распределения.
Вторая задача возникает в том случае, когда, по какой-либо причине,
нет возможности осуществлять структурные изменения в техноценозе.
Однако при этом необходимо реализовывать эффективную научнотехническую политику в исследуемой отрасли или техноценозе. Здесь используется синтетическая методология, основанная на совместном анализе
ранговых видовых и параметрических распределений, а также зависимостей, отражающих фундаментальную связь между видовым и параметрическим рангами техноценоза (параметрическое нормирование). В ходе решения данной задачи можно говорить об использовании в той или иной
мере первой, четвертой и пятой оптимизационных процедур.
Наконец, третья задача не ставит целью как таковую структурную
оптимизацию в техноценозе. Речь идет лишь о локальной ресурсной оптимизации, которая осуществляется в рамках шестой процедуры методами
анализа ранговых параметрических распределений, построенных по функциональным параметрам. Тем не менее, подобная задача достаточно часто
возникает в процессе развития уже существующего техноценоза, когда его
оптимизация осуществляется с целью повышения эффективности путем
экономии потребляемых энергетических ресурсов.

– 164 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

Следует отметить, что все три задачи имеют общую основу. Вопервых, они базируются на критериальной системе закона оптимального
построения техноценозов. Во-вторых, как уже показано в ряде работ
[19,20], параметрическая оптимизация, будучи осуществляема отдельно, в
конечном итоге ведет к номенклатурной. Таким образом, вторая и третья
задачи, с точки зрения конечного результата, сводятся к первой. Итак, рассмотрим оптимизационные процедуры более подробно.
Первая процедура – определение направления трансформации рангового видового распределения – основывается на понятии об идеальном
распределении, которое на рисунке 2.5 обозначено цифрой 2. Единицей
обозначено реально полученное в результате анализа техноценоза ранговое
видовое распределение. Здесь  – количество видов (точнее – мощность
популяции), а rB – видовой ранг (см. рис. 2.2).

Рис. 2.5. К первой процедуре оптимизации
Как показывает многолетний опыт исследования техноценозов из
различных областей человеческой деятельности, наилучшим является такое состояние техноценоза, при котором в аппроксимационном выражении
рангового видового распределения

B
rB
параметр  находится в пределах 0,5    1,5.
(rB ) 

– 165 –

(2.17)
(2.18)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

Кстати, закон оптимального построения техноценозов гласит [13,16],
что оптимальное состояние достигается при значении  , близком к единице. Однако это распространяется лишь на некий идеальный техноценоз,
функционирующий абсолютно изолированно. Таких на практике не бывает, поэтому можно пользоваться интервальной оценкой (2.18). На рисунке
2.5 для лучшего понимания показана идеальная кривая (с   1), а не полоса, удовлетворяющая требованию (2.18).
Из рисунка также видно, что реальное распределение резко отличается от идеального, причем кривые пересекаются в точке R . Отсюда вывод: среди видов техники с рангами rB  R следует проводить унификацию, а одновременно там, где rB  R , наоборот, увеличивать разнообразие, что на рисунке проиллюстрировано стрелками. Такой, в общих чертах,
представляется первая оптимизационная процедура.
Вторая процедура – устранение аномальных отклонений на видовом
распределении. Как уже отмечалось, на видовом распределении техноценоза можно выделить области максимальных аномальных отклонений (они
показаны, хотя и весьма условно, на рис. 2.6).

Рис. 2.6. Ко второй процедуре оптимизации
Здесь мы отчетливо видим как минимум три ярко выраженные аномалии, где реально полученные эмпирические точки явно отклоняются от
плавной аппроксимационной кривой. При этом кривая строится, как мы

– 166 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

уже знаем, методом наименьших квадратов по данным табулированного
рангового видового распределения и описывается выражением:

( x ) 
где

0
x



,

(2.19)

 – количество видов (см. рис. 2.4);
x – непрерывный аналог мощности популяции;
0 и  – параметры распределения.

После выявления аномалий на видовом распределении по тому же
табулированному ранговому видовому распределению определяются виды
техники, «ответственные» за аномалии, и намечаются первоочередные мероприятия по устранению выявленных аномалий. При этом отклонения
вверх от аппроксимирующей кривой свидетельствуют о недостаточной
унификации, а вниз – наоборот, об избыточной.
Следует повториться и отметить, что первая и вторая процедуры
взаимосвязаны, причем первая показывает стратегическое направление
изменения видовой структуры техноценоза в целом, а вторая – помогает
локально выявить «самые больные» зоны в номенклатуре техники.
Третья процедура – верификация номенклатурной оптимизации техноценоза (рис. 2.7). Очевидно, что в любом реальном техноценозе номенклатурная оптимизация, осуществляемая в рамках первой и второй процедур, может быть выполнена лишь в течение длительного промежутка времени. Кроме того, реализация на практике предлагаемых мероприятий может натолкнуться на ряд субъективных трудностей. Поэтому весьма полезной представляется дополнительная оптимизационная процедура – так
называемая верификация, для осуществления которой требуется статистическая информация о состоянии техноценоза за обозримый промежуток
времени. Это позволит построить зависимость параметра  рангового видового распределения во времени t . Предположим, что эта зависимость
получилась такой, как показано на рисунке 2.7, то есть видовой состав техноценоза со временем трансформировался, изменялся и параметр  . С зависимостью (t ) в одних осях необходимо сопоставить зависимость E( t ) ,
где E – некоторый ключевой параметр, характеризующий функционирование техноценоза в целом, например, прибыль. Если дополнительный
корреляционный анализ покажет, что взаимообусловленность E и  значима, сопоставление их временных зависимостей позволит сделать целый
ряд чрезвычайно важных выводов. В качестве примера на рисунке 2.7
стрелками показан способ определения оптимального значения  .

– 167 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

Рис. 2.7. К третьей процедуре оптимизации
Четвертая процедура рангового анализа – параметрическая оптимизация техноценоза (рис. 2.8).

Рис. 2.8. К четвертой процедуре оптимизации

– 168 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

Строго говоря, первые три оптимизационные процедуры относятся к
так называемой номенклатурной оптимизации техноценоза. Четвертая, хотя и рассматривается в данном случае как дополнительная к предыдущим,
принадлежит к несколько другой сфере и называется, как уже указано, параметрической. Для уточнения разграничения областей применения процедур дадим основные определения [19,20].
Под номенклатурной оптимизацией техноценоза понимается целенаправленное изменение набора видов техники (номенклатуры), устремляющее видовое распределение техноценоза по форме к каноническому (образцовому, идеальному). Параметрическая оптимизация – целенаправленное изменение параметров отдельных видов техники, приводящее техноценоз к более устойчивому, и, следовательно, эффективному состоянию.
Как уже отмечалось, к настоящему времени теоретически показано [13-16],
что между процедурами номенклатурной и параметрической оптимизации
имеется фундаментальная взаимосвязь, когда одну процедуру без другой
осуществить практически невозможно. Обе они фактически являются разными сторонами одного и того же процесса оптимального управления.
Существует авторская концепция оптимального построения техноценозов [6-20], по которой номенклатурная оптимизация задает конечное
состояние техноценоза, к которому она устремлена, а параметрическая –
определяет детальный механизм этого длительного процесса. Не будем
углубляться в суть этой концепции (теоретически она будет рассмотрена в
следующей главе), ограничимся лишь упрощенными вариантами параметрической оптимизационной процедуры [14].
Ранее мы ознакомились с процессом получения рангового параметрического распределения. Рассмотрим абстрактный пример распределения
техноценоза по параметру W (рис. 2.8). Из закона оптимального построения [19,20] следует, что для любого техноценоза может быть теоретически
задана форма так называемого идеального рангового параметрического
распределения. На рисунке оно изображено кривой, обозначенной цифрой
2 (реальное – 1). Видно, что эти два распределения значительно различаются, что свидетельствует об упущениях в научно-технической политике,
проводимой системой управления при формировании техноценоза.
Если еще раз констатировать принципиальное отличие видового ранга техноценоза от параметрического и применить ставшую уже традиционной для исследователей, занимающихся оптимизацией техноценозов,
двухпараметрическую гиперболическую аппроксимационную форму

W
где

W0
,

r

r – параметрический ранг;
W0 и  – параметры распределения,
– 169 –

(2.20)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

то идеальное распределение будет аналитически задаваться интервальной
оценкой требований к параметру  , причем

0,5    1,5.

(2.21)

Исходя из тех же соображений, которые приведены в комментариях
(2.18) к выражению (2.17), в данном случае интервальную оценку заменяют конкретным значением   1, поэтому на рисунке 2.8 вместо полосы
изображена кривая 2.
Суть параметрической оптимизации в данном случае сводится к тому, что после выявления на видовом распределении видов техники, «ответственных» за аномальные отклонения (вторая процедура оптимизации),
определяются параметрические ранги этих видов. На рисунке 2.8 подобному виду соответствует точка с координатами (rm , W1 ) . Далее по оптимальной кривой 2 определяется значение W2 , соответствующее той же
абсциссе (rm ) . Очевидно, что W2 может интерпретироваться как своего
рода требование к разработчикам видов техники по данному конкретному
параметру (направление оптимизации показано на рисунке стрелкой). Если
в ранговых распределениях провести подобную операцию по всем основным видообразующим параметрам, можно вести речь о задании комплекса
технических требований на разработку или модернизацию вида техники.
Ко всему сказанному имеется ряд замечаний. Во-первых, что чрезвычайно важно понять, в техноценозе существует глубокая, фундаментальная взаимосвязь между численностью видов техники (объемом популяции) и уровнем их основных видообразующих параметров [13,16,19,20].
Поэтому оптимизация может осуществляться не только за счет изменения
параметров, но также и путем подбора существующего вида с подходящими параметрами либо изменения численности особей данного вида в техноценозе. Выбор пути целиком зависит от конкретной ситуации. То, как
это делается, мы здесь опускаем и адресуем интересующихся к следующей
главе и специальной литературе [7-20].
Во-вторых, в простейшем варианте оптимизации могут возникнуть
технические трудности с определением параметрического ранга rm . Выйти
из этого положения можно следующим образом. После выявления вида,
требующего параметрической оптимизации, определяется его видовой
ранг. Причем по видовому распределению определяется лишь численность
этого вида в техноценозе, а уже потом, с учетом численности, по ранговому видовому распределению определяется видовой ранг (и собственно
марка техники). Зная видовой ранг, по табулированному распределению
определяют значение параметра, соответствующее данному виду. Откла-

– 170 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

дывают его на распределении (на рис. 2.8 это значение W1 ) и далее поступают в соответствии с предложенной выше процедурой.
Следует отметить, что на практике процедура параметрической оптимизации, как правило, осуществляется несколько иным образом, что порождает еще две дополнительные процедуры. Дело в том, что, как известно, все параметры, характеризующие техноценоз, делятся на две группы:
видообразующие и функциональные [20]. Видообразующие параметры (их
иногда называют классификационными параметрами назначения) характеризуют технические виды как таковые. Их совокупность, в определенном
смысле, отграничивает виды друг от друга. К ним относятся: установленная мощность, номинальное напряжение, частота, масса, габариты, производительность, скорость, запас хода и т.п. Параметрическая оптимизация
по данным параметрам является частью номенклатурной и осуществляется, как правило, совместно с ней. Пятая, по сути, синтетическая процедура,
основанная на совместном использовании ранговых видовых и параметрических видообразующих распределений техноценоза, называется параметрическим нормированием (рис. 2.9). Глубокое теоретическое обоснование
и пример реализации процедуры приведены в работах [11,12,19,20]. Определенное внимание будет уделено ей и здесь в третьей главе.

Рис. 2.9. Схема реализации процедур параметрического
нормирования в техноценозе

– 171 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

Суть параметрического нормирования заключается в том, что в совмещенной системе координат строятся ранговое видовое и ранговое параметрическое распределения, а также особый график, связывающий видовой и параметрический ранги техноценоза. Последний строится на основе
четвертого уравнения закона оптимального построения техноценозов
[12,19,20]. Полученная номограмма позволяет, задавшись требованиями по
численности вида в техноценозе, определить целесообразные значения его
видообразующих параметров, либо наоборот, зная параметры, формулировать рекомендации к мощности популяции данного вида техники в техноценозе. Все это проиллюстрировано на рисунке 2.9.
Функциональные параметры характеризуют процесс эксплуатации
технических изделий в техноценозе. К ним можно отнести топливную экономичность, стоимость жизненного цикла, численность обслуживающего
персонала, энергопотребление и т.п. Оптимизация техноценоза по данным
параметрам сводится к оптимальному управлению на системном уровне
(шестая процедура). При этом в качестве канонической принимается не
кривая, обладающая оптимальными параметрами, а аппроксимационная
кривая, полученная в ходе первых этапов рангового анализа. Оптимальное
управление реализуется в рамках трех процедур: прогнозирования, интервального оценивания и нормирования [19,20]. Стержневой здесь является
процедура интервального оценивания, задающая переменным доверительным интервалом вокруг аппроксимационной кривой своего рода «физическое поле» потребления ресурсов и таким образом показывающая область
нормального потребления в техноценозе (рис. 2.10).
Процедуры рангового анализа в процессе ресурсной оптимизации
техноценоза осуществляются в два этапа. На этапе статистического анализа и построения эмпирической модели процесса потребления ресурсов
осуществляется полномасштабная статистическая обработка эмпирических
данных по техноценозу, которая включает интервальное оценивание, а
также ранговый и кластерный анализ. Ранговый анализ позволяет упорядочить информацию, осуществить прогнозирование потребления ресурсов
отдельными объектами и техноценозом в целом, интервальное оценивание
выявляет в динамике и наглядно представляет объекты с аномальным потреблением ресурсов. Кластерный анализ позволяет разбить исследуемые
объекты по особым группам (параметрическим кластерам) и осуществить
нормирование потребления ресурсов объектов в каждой группе с последующим подробным статистическим описанием норм.
Статическая модель потребления ресурсов, стержнем которой является глубокая детерминированная обработка данных посредством процедур рангового, интервального и кластерного анализа, на втором этапе оптимизации дополняется динамической адаптивной моделью, корректно отражающей процесс потребления ресурсов объектов техноценоза на глубину в будущем 5 – 7 лет и более. При этом ключевым является наличие об-

– 172 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

ратной связи, корректирующей исходную базу данных по потреблению ресурсов на основе результатов текущего моделирования. Динамический характер модели придает развитая система входных и выходных параметров,
отражающих свойства и внешние условия функционирования объектов
техноценоза, а также стохастический аналитический аппарат, основанный
на имитационных принципах моделирования (подробнее – см. [20]).

Рис. 2.10. К процедуре параметрической оптимизации по функциональным параметрам: 1 – аппроксимационная кривая; 2 –
переменный доверительный интервал; 3 – эмпирические
точки рангового распределения
Однако прежде чем в следующей главе перейти собственно к выводу
уравнений закона оптимального построения техноценозов необходимо обсудить ряд ключевых процедур, осуществляемых над видовыми и ранговыми распределениями. В первую очередь нас будет интересовать, в чем
заключается физический смысл интегрирования данных распределений.
Формальный анализ видового распределения техноценоза показывает, что интеграл

где

 (x)dx,

(2.22)

(x) – видовое распределение техноценоза с мощностью популяции x ,

– 173 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

будучи взят в пределах 0,   , дает общее количество видов в исследуемом техноценозе. Тот же интеграл в пределах x1 , x 2  дает количество видов, приходящихся на соответствующую касту.
Аналогичный анализ рангового видового распределения позволяет
заключить, что интеграл

где

(rB )

–

 (rB )drB ,

(2.23)
ранговое видовое распределение техноценоза с видовым рангом rB ,

будучи взят в пределах 0,   , дает общее количество особей в техноценозе. Интеграл в пределах rB1 , rB2  дает количество особей, приходящихся
на вид, ограниченный соответствующими видовыми рангами, т.е. фактически – численность данной популяции.
Наконец анализ рангового параметрического распределения свидетельствует, что интеграл

где

 W(r)dr,

(2.24)

W(r) – ранговое параметрическое распределение техноценоза с
параметрическим рангом r ,

будучи взят в пределах 0,   , дает совокупный параметрический ресурс
по параметру W . В случае если этот параметр видообразующий, интеграл
в пределах r1 , r2  дает совокупный параметрический ресурс, приходящийся на вид, ограниченный соответствующими параметрическими рангами.
Если же мы имеем дело с функциональным параметром, то интегрирование в пределах r1 , r2  дает совокупный параметрический ресурс, приходящийся на пространственно-технологический кластер, в котором особи
ограничены соответствующими рангами.
Несколько важных замечаний относительно корректности процедуры интегрирования видовых и ранговых распределений техноценоза. Для
нас очевидно, что практически реализованные эмпирические распределения всегда дискретны, и для них в реальных вычислительных процессах
операция интегрирования заменяется суммированием в пределах исследуемых выборок. Однако вспомним вывод, сделанный нами ранее в параграфе 2.1 относительно процедуры аппроксимации распределений. Учитывая,
что в процессе аппроксимации мы фактически без изменения формы
обобщаем конечную выборку эмпирических точек техноценоза до континуума генеральной совокупности, можно заключить, что аппроксимацион-

– 174 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

ная форма видового или рангового распределения – это и есть соответствующее вероятностное распределение.
В чем заключается обобщение для видового и рангового видового
распределений? Это есть не что иное, как учет фрактальности видообразования в техноценозе [19,20,28]. Аппроксимационная форма видового распределения показывает своего рода средневзвешенное (в вероятностном
смысле) распределение особей техноценоза по видам. Очевидно, что в математическом смысле ранговое видовое распределение является лишь обратным относительно видового распределения. Для параметрического распределения обобщение в результате процедуры аппроксимации позволяет
учесть континуальность гауссового разброса возможных значений параметров особей техноценоза, а также конвенционность процедуры ранжирования особей, относящихся к одной популяции. Таким образом, процедура интегрирования аппроксимационных форм видовых и ранговых распределений является вполне корректной. В определенном смысле она даже
устраняет упомянутые выше погрешности эмпирических распределений
техноценоза, связанные с трансцендентностью последних.
Теперь о пределах интегрирования в выражениях (2.22) – (2.24). Интегрирование распределений в пределах от нуля до бесконечности также
имеет фундаментальный смысл. Это позволяет учесть конвенционность
границ техноценоза, если мы его рассматриваем как целое, а также известную проблему взаимопроникновения, доминирования и зависимости техноценозов [20,28]. Кроме того, интегрируя подобным образом, мы учитываем так называемую «виртуальную касту», т.е. совокупность особей техноценоза (как правило, саранчовых), по разным причинам всегда оказывающуюся вне нашего поля зрения [28,59].
Как известно [12,19,20], вывод уравнений закона оптимального построения техноценозов связан с применением первого и второго начал
термодинамики и соответствующим оперированием над видовыми и ранговыми распределениями. Рассмотрим основные из этих операций.
Применение к техноценозу первого начала термодинамики (закона
сохранения энергии) [12,19,20] позволяет признать, что в любом техноценозе всегда соблюдается энергетический баланс, с одной стороны, между
совокупным видообразующим параметрическим ресурсом, овеществленным в технических изделиях при изготовлении:




,



x
dx
  j

j 0


где

(2.25)

 j – j-е нормированные видообразующие параметры, имеющие
смысл полезного эффекта,

– 175 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 3

и совокупным функциональным параметрическим ресурсом, затрачиваемым на производство технических изделий и всестороннее обеспечение их
эксплуатации, с другой стороны:



    j x dx ,
j 0


где

(2.26)

 j – j-е нормированные функциональные параметры, имеющие
смысл затрат.

Применение к техноценозу второго начала термодинамики (принципа неубывания энтропии) [12,19,20] позволяет заключить, что состояние
техноценоза, максимизирующее энтропию, фиксируется при выполнении
для всех популяций следующего условия:

 r2


  W  const,



x
dx
   ij
i

j  r1

где

(2.27)

r1 и r2 – левая и правая ранговые границы популяции на рангоWi

вом параметрическом распределении, построенном по
видообразующим параметрам;
– совокупный видообразующий ресурс, одинаковый для
всех i-ых популяций техноценоза.

Как показано в работах [11,12,19,20] выполнение (2.27) приведет
техноценоз к состоянию, при котором в нем будет такой набор технических изделий, который максимизирует положительный эффект от их
функционирования при минимальных затратах на всестороннее обеспечение данного процесса. Если осмысливать это состояние с философской
точки зрения, то мы увидим не что иное, как аристотелевский «минимакс».
Следует отметить, что суммирование в выражениях (2.25) – (2.27)
объясняется счетностью параметров, описывающих технические изделия.
Нормирование параметров производится относительно базовых особей, в
качестве которых, как правило, выбираются особи с наибольшим параметрическим рангом. Операция нормирования позволяет привести всю совокупность параметров к единой относительной системе координат, что делает возможными линейные преобразования над распределениями.
Таким образом, мы вплотную подошли к выводу уравнений закона
оптимального построения техноценозов. Однако с точки зрения прикладной методологии важно более подробно рассмотреть так называемые тонкие процедуры рангового анализа, которые уточняют стандартные процедуры интервального оценивания, прогнозирования и нормирования.

– 176 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

2.4. Тонкие процедуры рангового анализа
Как показано в п. 2.3, третья задача рангового анализа не ставит целью как таковую структурную оптимизацию в техноценозе. Речь идет
лишь о так называемой локальной ресурсной оптимизации, которая осуществляется в рамках седьмой процедуры методами анализа ранговых параметрических распределений, построенных по функциональным параметрам. Тем не менее, подобная задача достаточно часто возникает в процессе
развития уже существующего техноценоза, когда его оптимизация осуществляется с целью повышения эффективности путем экономии потребляемых (вещественных, информационных, энергетических, финансовых,
людских или каких-либо других) ресурсов.
Седьмая оптимизационная процедура рангового анализа (см. п. 2.3)
реализуется в рамках разработанной автором взаимосвязанной методики
оптимального управления объектами техноценоза (рис. 2.11) [17-20].

Рис. 2.11. Методика оптимального управления
объектами техноценоза
На этапе первичного анализа техноценоза по специально разработанным формам запроса осуществляется сбор данных о значениях функци-

– 177 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

ональных параметров его объектов. Это позволяет получить картину изменения параметров во времени (с историей на глубину 5 – 6 лет), а также
подготовить электронную базу данных для дальнейшего многофакторного
анализа. На этапе статистического анализа и построения эмпирической
модели техноценоза осуществляется полномасштабная обработка данных
по функциональным параметрам, которая включает взаимосвязанные процедуры рангового и кластерного анализа. Ранговый анализ позволяет упорядочивать информацию, выявлять в динамике и наглядно представлять
аномальные объекты, а также эффективно осуществлять прогнозирование
в техноценозе. Кластерный анализ позволяет разбивать объекты по группам и осуществлять нормирование в каждой группе с подробным статистическим описанием норм. Центральным инструментальным звеном методики выступает Информационно-аналитический комплекс «Модель оптимального управления объектами техноценоза» [15-20], который позволяет в автоматическом интерактивном режиме реализовывать ключевые процедуры методики: формирование базы данных, интервальное оценивание,
прогнозирование и нормирование.
С целью повышения точности расчетов стандартные процедуры рангового анализа дополняются тонкими процедурами: верификацией базы
данных, а также дифлекс-, GZ-, ASR-анализом рангового параметрического распределения (рис. 2.12).

Рис. 2.12. Тонкие процедуры рангового анализа

– 178 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

В процессе параметрического описания техноценоза следует обращать внимание на корректность базы данных, а также ее строгое соответствие статистическим критериям Н-распределения [12,15,28]. Оценка корректности базы данных осуществляется в рамках первой тонкой процедуры рангового анализа – верификации (рис. 2.12), которая включает следующие процедуры: 1) устранение нулевых данных; 2) устранение явно
ошибочных данных (выбросов); 3) устранение равных данных; 4) восстановление утерянных данных; 5) проверка на Н-распределение. Нулевые и
абсолютно равные данные являются первым признаком некорректности
базы, что очевидно даже с точки зрения физического смысла. Кроме того,
подобные данные плохо обрабатываются компьютерными программами.
Выбросы в данных являются следствием грубых ошибок при фиксации параметров обслуживающим персоналом либо сбоев в работе технических
средств измерений. Наконец, утеря данных может произойти как по вине
персонала, так и по причине тяжелых сбоев в работе серверов, на которых
хранятся базы. В ряде случаев требуется просто корректное наращивание
базы данных на несколько лет «назад». Методика расчетов изложена в работах [1,23,24,39,40,62,65,68]. Кроме того, подробно верификация базы
данных будет рассмотрена на конкретном примере здесь в пятой главе.
Проверка соответствия данных критериям Н-распределения заключается в глубокой статистической обработке с целью проверки совместного выполнения двух гипотез. Во-первых, совокупность данных не подчиняется нормальному закону и, во-вторых, данные являются значимо взаимосвязанными. В случае если обе гипотезы выполняются, появляется возможность утверждать, что исследуемый объект является техноценозом, и
его данные по функциональным параметрам могут обрабатываться методами рангового анализа. Основным признаком негауссовости данных является смещение среднего по мере наращивания выборки из генеральной
совокупности. Проверка гипотезы о несоответствии генеральной совокупности данных нормальному распределению осуществляется при помощи
критерия Пирсона, а также методом спрямленных диаграмм. Исследование
взаимосвязанности техноценоза выполняется с помощью коэффициента
конкордации, выборочного коэффициента ранговой корреляции Кендалла,
а также выборочного коэффициента линейной корреляции. Методика расчетов и интерпретация соответствующих параметров изложены в работах
[1,23,24,39,40,62,65,68]. Кроме того, дополнительно данная процедура будет рассмотрена здесь в четвертой главе.
Ключевой аналитической процедурой рангового анализа является
интервальное оценивание рангового параметрического распределения объектов техноценоза (рис. 2.13) [17,20].
По общему определению интервальное оценивание – процедура оптимального управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении точек эмпирического рангового параметрического распределения по

– 179 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

исследуемому функциональному параметру, выходящих за пределы гауссового переменного доверительного интервала, построенного относительно аппроксимационной кривой распределения. Точки, выходящие за пределы доверительного интервала, фиксируют объекты техноценоза, аномально потребляющие ресурс. При этом если точка находится ниже доверительного интервала, то считается, что объект потребляет ресурсы аномально мало, а если выше интервала, то аномально много. В обоих случаях
объект нуждается в углубленном обследовании ресурсопотребления с целью выявления причин его аномального состояния.

Рис. 2.13. Интервальное оценивание в техноценозе
Ранговое параметрическое распределение разбивается на ряд участков с таким расчетом, чтобы, во-первых, на каждом участке было не менее
10 – 12 точек, а во-вторых, отклонения значений экспериментальных параметров от соответствующих теоретических значений, определяемых аппроксимационной кривой, были распределены внутри участка по нормальному закону. Для каждого участка можно записать уравнение [20,23-25]:
 /   1 p d / 2,

где

(2.28)

 – ширина доверительного интервала в одну сторону от
аппроксимационной кривой распределения;

– 180 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

() – среднеквадратичное отклонение экспериментальных

точек от теоретической кривой (в расчетах принимается эмпирический стандарт);
 1 () – обратная функция Лапласа;

p d – априорно принимаемая доверительная вероятность.
В (2.28) применяется стандартная функция Лапласа [23]:

1   x2 / 2
() 
dx.
e
2 0

(2.29)

Решение уравнения (2.28) позволяет определить ширину доверительного интервала на каждом из участков разбиения. Последующая аппроксимация значений на границах участков дает переменный доверительный интервал распределения. Учитывая принятые выше допущения относительно экспериментальных точек, выходящих за пределы доверительного интервала, можно сделать следующие выводы. Если точка входит в доверительный интервал, то в пределах гауссового разброса параметров
можно судить, что объект потребляет ресурсы нормально для своего
участка разбиения рангового распределения. Если точка находится ниже
доверительного интервала, то это, как правило, свидетельствует о нарушении нормального процесса ресурсопотребления на данном объекте. Если
точка находится выше интервала, то на соответствующем объекте имеет
место аномально большое потребление ресурсов. Именно на эти объекты в
первую очередь и должно нацеливаться углубленное обследование (аудит).
Для более тонкой настройки процедур управления объектами техноценоза на этапе интервального оценивания проводится дифлекс-анализ
(Deflexion analysis) рангового распределения (рис. 2.12). Его целью является разработка оптимального плана углубленных обследований «аномальных» объектов на среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). При этом
предполагается, что основным индикатором дифлекс-анализа является отклонение эмпирического значения функционального параметра «аномального» объекта от верхней границы переменного доверительного интервала
рангового параметрического распределения (рис. 2.14).
Из рисунка 2.14 видно, что «степень аномальности» k-го объекта с
точки зрения его ресурсопотребления в значительной степени может характеризоваться абсолютным дифлекс-параметром:

Wk  Wk  W В (rk ),
где

Wk

–

(2.30)

эмпирическое значение параметра k-го объекта;

– 181 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

W(r) – ранговое параметрическое распределение объекrk
W В (rk )

–
–

тов техноценоза по функциональному параметру;
ранг k-го объекта на распределении;
значение параметра, соответствующее k-му рангу
на верхней границе переменного доверительного
интервала рангового распределения.

Рис. 2.14. К понятию дифлекс-анализа в техноценозе
В ряде случаев можно вести речь также и об относительном дифлекс-параметре объекта:

Wko

Wk  W В (rk )

.
Wk

(2.31)

Значения параметра, соответствующие k-му рангу на верхней и нижней границах переменного доверительного интервала рангового параметрического распределения объектов техноценоза (см. рис. 2.14), в простейшем случае определяются следующим образом:

– 182 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

 В
 1 (p  ) k 
W (rk )  W(rk ) 
;


2

1
W Н (r )  W(r )   (p  ) k  ,
k
k


2
где

(2.32)

W(rk ) – значение параметра на аппроксимационной кри-

вой, соответствующее рангу объекта;
 1 () – обратная функция Лапласа, задающая верхнюю
и нижнюю границы доверительного интервала
(см. выражение (2.29));
p  – априорно принимаемая (как правило, 95 %-ная)
доверительная вероятность;
 k  – эмпирический стандарт рангового распределения в параметрическом кластере k-го объекта.

Следует отметить, что для сравнения объектов в пределах одного параметрического кластера на фиксированном временном интервале можно
использовать относительный дифлекс-параметр. Однако для более тонкой
оценки следует осуществлять процедуру ранжирования аномальных объектов по абсолютному дифлекс-параметру с последующей аппроксимацией и получением рангового параметрического распределения. Это, в свою
очередь, позволит определить интегральный дифлекс-параметр:


W   W(rд )drд ,
где

(2.33)

0

W(rд )

–

rд

–

ранговое параметрическое распределение «аномальных» объектов по абсолютному дифлекс-параметру;
параметрический ранг распределения по абсолютному дифлекс-параметру.

Аппроксимация рангового параметрического распределения по дифлекс-параметру обычно осуществляется с помощью стандартной двухпараметрической гиперболической формы:

W 
где

W1 и д

W1
rд

Д

,

(2.34)

– параметры (первая точка и ранговый коэффициент)
двухпараметрической аппроксимационной формы.

– 183 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

Дальнейшее исследование техноценоза в рамках тонких процедур
рангового анализа заключается в получении ключевых динамических дифлекс-функций вида:

W ( t );

W1 ( t );
 ( t ),
 д
где

t

–

(2.35)

время функционирования техноценоза.

Реализация процедур прогнозирования применительно к дифлексфункциям (2.35) позволяет оценить параметрическую динамику «аномальных» объектов, а также разработать программу аудита ресурсопотребления
на среднесрочную перспективу, реализующую критерий:



t



W
(
r
)
dr
 
д
д   min,
t 1  0

m

где

W t (rд )

–

m

–

(2.36)

ранговое параметрическое распределение «аномальных» объектов по абсолютному дифлекспараметру на t-ом временном интервале;
количество временных интервалов.

Прогнозирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении вероятных значений функциональных параметров в будущем. Применительно к объектам техноценоза
процедура прогнозирования может осуществляться Gauss-методами (Gметодами, основанными на гауссовой математической статистике), Zipfметодами (Z-методами, основанными на ципфовой математической статистике) и синтетическими GZ-методами, органично сочетающими их достоинства. GZ-прогнозирование предполагает выполнение предварительной
процедуры верификации, реализуемой методами GZ-анализа техноценоза
(Gauss-Zipf analysis), в основе которого лежит процедура оценки системного параметрического ресурса кластеров объектов. Прогнозирование может
выполняться на основе статической модели, корректно отражающей процесс потребления ресурса техноценозом на год вперед. Динамическое стохастическое моделирование, учитывающее вероятные изменения в системе
исходных данных, а также в самой исследуемой базе данных позволяет
осуществлять прогноз потребления ресурса техноценозом на среднесрочную перспективу (5 – 7 лет и более).
Процедура реализуется следующим образом. Предварительно осуществляется выделение из состава базы данных следующих информацион-

– 184 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

ных подсистем. Фактические известные данные в текущем году составляют «Вектор верификации». Прогнозируемые данные в будущем году определяются как «Вектор прогнозирования». Все остальные известные данные
по объектам техноценоза образуют «Матрицу данных». Процесс прогнозирования реализуется в два взаимосвязанных этапа. На первом этапе в качестве базы прогнозирования используется матрица данных, применительно
к которой реализуются последовательно все имеющиеся в распоряжении
методы прогнозирования. Статистическое сравнение полученных прогнозных результатов с соответствующими данными вектора верификации позволяет для каждого из объектов определить наиболее эффективный метод.
Затем на втором этапе прогнозирования вектор верификации присоединяется к матрице данных и осуществляется окончательный прогноз изменения параметра, причем процедура для каждого объекта осуществляется
именно тем методом, который на первом этапе был определен для него как
наиболее эффективный. Данная синтетическая методология названа автором GZ-методом. В базе данных прогнозирования могут использоваться
самые различные методы. В любом случае в процессе реализации алгоритма выбирается наиболее эффективный из них.
Для прогнозирования G-методами используются нелинейные многочлены [20,59]. В случае необходимости может быть применено линейное
или экспоненциальное сглаживание модели [1,59], что несколько повышает точность расчетов. В процессе прогнозирования Z-методами должны
учитываться техноценологические свойства, сводящиеся в конечном итоге
к понятию устойчивости гиперболических ранговых параметрических распределений (рис. 2.15) [34,41,59]. Полная совокупность методов прогнозирования составляет так называемый GZ-модуль прогнозирования, который
подробно разобран на конкретном примере в работе [20].
После получения GZ-методами прогнозных значений параметра для
каждого объекта в отдельности, для техноценоза строится прогнозное ранговое параметрическое распределение. Суммарное значение функционального параметра определяется на основе численной реализации двухпараметрической гиперболической формы:


W1п
dr ,
П
0 r

W  
где

(2.37)

W1п и п – прогнозные параметры (первая точка и ранговый
коэффициент) двухпараметрической формы рангового параметрического распределения,

по эмпирическому выражению:

– 185 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

W 
где

–
–

n

Wпk

n

 Wпk ,

(2.38)

k 1

общее количество объектов техноценоза;
прогнозное значение параметра k-го объекта.

Рис. 2.15. Прогнозирование в техноценозе Z-методами
В процедуре прогнозирования существенную сложность составляет
операция выбора G- или Z-методологии. Предлагается выбор осуществлять
на основе тонкого GZ-анализа параметрического распределения (рис. 2.12,
2.16), а в качестве критерия выбора метода рассматривать соотношение
объемов гауссового и системного ресурсов кластеров техноценоза.
Гауссовый ресурс определяется следующим образом (рис. 2.16):

 r2 g


WG   W (r )dr   (r2  r1 ) W2 ,
r

1

где

W (r )

–
–

W2

–

W(r)
g

(2.39)

ранговое параметрическое распределение;
гауссовое распределение, соответствующее
кластерному распределению параметров в
ранговой дифференциальной форме;
значение параметра, соответствующее правой ранговой границе кластера.

– 186 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

Соответственно системный ресурс кластера равен (рис. 2.16):
r2

WZ   ( W(r )  W g (r ))dr.

(2.40)

r1

Рис. 2.16. К вопросу выбора Z- или G-метода прогнозирования
по критерию соотношения объемов системного
и гауссового ресурсов кластеров
Как показано в работе [20], для каждого объекта можно получить отношение системного и гауссового доверительных интервалов, которое
называется коэффициентом когерентности и показывает степень согласованности поведения объекта по отношению к техноценозу:

WZ WZ

,
KKKO WG
WG

K GZ  lim
где

KK
KO

–
–

(2.41)

количество кластеров техноценоза;
количество объектов техноценоза.

Итак, теоретически коэффициент когерентности может быть определен как предел отношения системного ресурса кластера к его гауссовому

– 187 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

ресурсу при условии сужения ширины кластера до нуля (устремления количества кластеров к общему количеству объектов техноценоза). Это проиллюстрировано на рисунке 2.16. Эмпирически же коэффициент когерентности может быть определен как отношение системного доверительного
интервала к гауссовому. Если коэффициент когерентности близок к единице (то есть системный и гауссовый интервалы равны), то можно говорить о согласованном поведении данного объекта и техноценоза.
Дальнейший более глубокий GZ-анализ техноценоза заключается в
определении так называемого кумулятивного когерент-фактора (coherent
factor), который равен отношению суммарного системного доверительного
интервала всех объектов техноценоза к соответствующему суммарному
гауссовому доверительному интервалу:
n

K 

 WZ i
i 1
n

 WG i

,

(2.42)

i 1

где

n

–

количество объектов техноценоза.

Когерент-фактор техноценоза показывает, в какой степени его системное поведение согласовано с индивидуальным поведением объектов
по отдельности (под поведением здесь, безусловно, понимаются свойства
параметрических временных рядов объектов и техноценоза). Затем могут
быть получены динамические когерент-функции (coherent function):

K  ( t );

K GZ i ( t );
i  1 ... n ,

где

t

–

(2.43)

время функционирования техноценоза.

Когерент-функции позволяют оценивать в любой момент времени и
прогнозировать изменение в будущем динамических свойств как техноценоза в целом, так и его объектов в частности. Когерент-параметры также
могут существенно оптимизировать процесс прогнозирования в техноценозе. В частности, как показывают исследования и реализация на практике,
коэффициент когерентности является индикатором выбора наиболее эффективного метода прогнозирования для рассматриваемого объекта. При
сравнительно больших значениях коэффициента лучше работают Gметоды, в противном случае – Z-методы, а в качестве критерия выбора
может применяться альтернатива [20]:

– 188 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

mn
K GZ  [K GZ
; K1GZ )  Z  method ;

1
2
K GZ  [K GZ ; K GZ )  GZ  method ;
K  [K 2 ; K mx )  G  method ,
GZ
GZ
 GZ

где

(2.44)

2
– соответственно левое и правое критериальные
K1GZ , K GZ
mn
K GZ
,

mx
K GZ

значения коэффициента когерентности;
– соответственно минимальное и максимальное
значения коэффициента когерентности.

Критериальные значения коэффициента когерентности определяются на основе юстировки базы методов прогнозирования к базе данных по
электропотреблению. Здесь находит применение эвристический вариант
GZ-анализа, целью которого является определение так называемой GZматрицы, представляющей собой таблицу методов прогнозирования, определенных как наиболее эффективных применительно к объектам на соответствующих временных интервалах [20].
Нормирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении статистических параметров
(эмпирического среднего и стандарта) кластеров техноценоза, выделенных
на ранговом параметрическом распределении по исследуемому функциональному параметру. Кластеризация объектов техноценоза осуществляется
методами анализа главных компонент, кластерного анализа, а также автоматической классификации [1,20,23] и позволяет выделить группы объектов, которые на определенном временном интервале потребляют ресурс
сходным образом. Статистически внутри кластера функциональные параметры должны распределяться по нормальному закону (рис. 2.17). Как показали исследования и практическая реализация методологии, процедура
нормирования в сочетании с прогнозированием позволяет предъявлять
объектам научно обоснованные параметрические нормы.
В соответствии с работами [1,20,39,65] кластер-процедуры реализуются на пространстве экспериментальных данных по функциональным параметрам объектов техноценоза в соответствии с критерием качества разбиения на классы, который на фиксированном множестве f-разбиений на
заданное число классов

Sf  (S1 , S2 ,..., Sn )
выглядит следующим образом:

– 189 –

(2.45)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4



2



Q(S)  
d E (ri , Wi ), (rj , Wj )   extr ,



f 1 ( ri , Wi ), ( rj , Wj )Sf




n

где



(r1 , W1 ), (r2 , W2 ),..., (rk , Wk )
S1, S2 ,..., Sn

d E (ri , Wi ), (rj , Wj ) 

(2.46)

–

множество f-разбиений;

–
–

заданное число классов;
взвешенное евклидово расстояние между соответствующими эмпирическими точками.

Рис. 2.17. Нормирование в техноценозе
Кластер-процедура (2.46) дополняется проверкой расстояния между
классами, измеренного по принципу «ближнего соседа». При этом циклично реализуется критерий:

min (Sf , Sm )  mind(rf , Wf ), (rm , Wm ) (
  max,
r , W )S , ( r , W )S
f

f

f

m

m

m

(2.47)
где

Sf и Sm

–

фиксированные классы разбиения.

– 190 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

В результате объекты техноценоза разбиваются на параметрические
кластеры, после чего возникает возможность определения параметрических норм внутри каждой из групп. Норма (в простейшем случае) представляет собой среднее и эмпирический стандарт, определяемые на выборке значений параметра группы. Количество групп разбиения целесообразно иметь таким, чтобы в наиболее многочисленные из них входило не более 10 – 12 объектов. Среднее значение параметра для s-ой группы объектов определяется следующим образом:
rs

Ws 
где

W1
 r  dr
rs 1
rs  rs1

1

ns

ns

 Wi ,

(2.48)

i 1

rs 1 и rs

–

W1 и 

–

ns

–

соответственно левая и правая ранговые границы
нормируемой группы объектов на параметрическом распределении;
параметры (первая точка и ранговый коэффициент) двухпараметрической формы рангового параметрического распределения;
количество объектов в s-ой группе;

Wi

–

эмпирическое значение параметра i-го объекта.

Эмпирический стандарт для этой же группы объектов:

1 ns
s 
( W s  Wi ) 2 .

n s  1 i 1

(2.49)

Классические процедуры, будучи применены в рамках процедуры
нормирования техноценоза, обладают существенным недостатком. Они
усредняют анализируемый параметр в пределах кластера на основе гауссовой математической статистики и тем самым не учитывают системный ресурс параметрического кластера техноценоза (см. рис. 2.16). Устраняется
данный недостаток в рамках специальной процедуры ASR-анализа (Adding
System Resource analysis), являющейся тонким дополнением к нормированию (рис. 2.14 и 2.18).
Реализация процедуры ASR-анализа в данном случае заключается в
добавлении к прогнозируемому среднему нормы объекта соответствующей
его рангу ASR-нормы:
ASR

Wk

 W k  (W(rk )  W g (rk )),
– 191 –

(2.50)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 2 Параграф 4
ASR

Wk

–

Wk

–

W(rk )  W g (rk )

–

результирующее среднее параметрической
нормы для k-го объекта техноценоза с учетом ASR-нормы;
среднее параметрической нормы k-го объекта, полученное по результатам проведенной
ранее процедуры нормирования;
ASR-норма k-го объекта (см. (2.39)).

Рис. 2.18. К понятию ASR-анализа в техноценозе
ASR-нормирование техноценоза на эмпирическом материале всей
имеющейся базы данных позволяет закрепить за каждым объектом на каждом временном интервале индивидуальную параметрическую норму. Процедура аппроксимации дает функции зависимости среднего и стандарта
нормы k-го объекта во времени:

W ASR
( t );
k

 k ( t ),
где

t

–

время функционирования техноценоза.

– 192 –

(2.51)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

Реализация процедур прогнозирования применительно к функциям
(2.51) позволяет оценить динамику параметрических норм объектов, а
также разработать программу нормирования на среднесрочную перспективу, реализующую критерий:
m n

  W kt

ASR

 min,

(2.52)

t 1 k 1

где

– ASR-среднее параметрической нормы k-го объекта на
t-ом временном интервале;
m – количество анализируемых временных интервалов в
общем процессе функционирования техноценоза;
n – количество объектов техноценоза.

ASR

W kt

Ранговый анализ – метод исследования техноценозов, имеющий целью их статистический анализ, а также оптимизацию, и полагающий в качестве основного критерия форму видовых и ранговых распределений. Он
базируется на следующих основаниях: технократическом подходе к окружающей реальности, восходящем к третьей научной картине мира; началах
термодинамики; негауссовой математической статистике устойчивых безгранично делимых распределений; понятии техноценоза, специфика которого, кроме прочего, видится в методологии исследования. Техноценозы
не поддаются описанию ни традиционными методами гауссовой математической статистики, оперирующей понятиями среднего и дисперсии как
информативно насыщенными свертками больших массивов статистической информации, ни лежащими в основе редукционизма имитационными
моделями. Чтобы корректно описать техноценоз, необходимо постоянно
оперировать выборкой в целом, как бы велика она ни была, что предполагает построение видовых и ранговых распределений, теоретическая основа
которых лежит в области негауссовой математической статистики.
Целью рангового анализа является оптимальное построение (или, в
определенном смысле, оптимизация) техноценозов. Известные семь оптимизационных процедур, как правило, реализуются комплексно и позволяют решать три основные задачи. Первая, наиболее общая задача заключается в полномасштабной номенклатурной оптимизации техноценоза. При
ее решении в той или иной степени задействуются все семь процедур.
Первоначально с помощью анализа рангового видового распределения
определяется направление глобальной трансформации структуры техноценоза. Затем выявляются аномальные отклонения на видовом распределении, которые устраняются методами параметрической оптимизации по видообразующим параметрам (двумя различными способами). В ходе реализации предусматривается верификация процедур с помощью анализа ди-

– 193 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 2 Параграф 4

намики изменения параметров гиперболической формы рангового видового распределения. Как уже отмечалось, в отдельных случаях в ходе проектирования осуществляется синтез оптимальной структуры еще не существующего техноценоза. Здесь, как правило, находят применение первая,
четвертая и шестая оптимизационные процедуры.
Вторая задача возникает в том случае, когда, по какой-либо причине,
нет возможности (или необходимости) осуществлять коренные структурные изменения, однако необходимо в реальном масштабе времени реализовывать эффективную научно-техническую политику в исследуемом техноценозе. Здесь используется синтетическая методология, основанная на
совместном анализе ранговых видовых и ранговых параметрических распределений (по видообразующим параметрам), а также зависимостей, отражающих фундаментальную связь между видовым и параметрическим
рангами техноценоза. В ходе решения данной задачи можно говорить об
использовании в той или иной мере первой, четвертой и пятой оптимизационных процедур рангового анализа техноценозов.
Наконец, третья задача не ставит целью как таковую структурную
оптимизацию в техноценозе. Речь идет лишь о так называемой локальной
ресурсной оптимизации, которая осуществляется в рамках седьмой процедуры методами анализа ранговых параметрических распределений, построенных по функциональным параметрам. Тем не менее, подобная задача достаточно часто возникает в процессе развития уже существующего
техноценоза, когда его оптимизация осуществляется с целью повышения
эффективности путем экономии потребляемых (людских, финансовых,
вещественных, энергетических или каких-либо других) ресурсов. Седьмая
оптимизационная процедура рангового анализа, будучи реализуема в рамках взаимосвязанной методики оптимального управления объектами техноценоза, включает процедуры интервального оценивания, прогнозирования и нормирования с соответствующими тонкими дополнениями.
Таким образом, на этапе статистического анализа и построения эмпирической модели осуществляется полномасштабная обработка данных
по функциональным параметрам техноценоза, которая включает интервальное оценивание, прогнозирование и нормирование. Интервальное оценивание выявляет в динамике и наглядно представляет так называемые
«аномальные» объекты. С использованием гауссовых и ципфовых методов
осуществляется прогнозирование изменения параметров отдельных объектов и техноценоза в целом. Кластерный анализ позволяет разбить объекты
по группам и осуществить нормирование объектов в каждой группе с подробным статистическим описанием норм. Более тонкий анализ рангового
параметрического распределения позволяет существенно повысить эффективность рангового анализа. Он осуществляется в рамках следующих процедур: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа
(на этапе прогнозирования) и ASR-анализа (на этапе нормирования).

– 194 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

3. КРИТЕРИАЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ
СИСТЕМА ЗАКОНА ОПТИМАЛЬНОГО
ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ
3.1. Теоретические основы оптимизации техноценозов
Как представляется, все классификационные параметры особей техноценоза равноправны в том смысле, что наращивание при проектировании любого параметра сопровождается адекватным увеличением затрачиваемых при изготовлении и в последующей эксплуатации ресурсов. Следовательно, в континууме параметров системы-техноценоза всегда есть
два непересекающихся и равномощных подмножества (одно включает параметры, имеющие смысл полезного эффекта, другое – затрат). При этом
полезный эффект имеет отношение к собственно техническим изделиямособям, а затраты, как правило, – к обеспечивающим системам. Ввиду того, что параметры полезного эффекта отражают свойства отдельных изделий, а параметры, имеющие смысл затрат, характеризуют системы, обеспечивающие функционирование групп особей техноценоза, установить
между ними однозначное соответствие невозможно. Однако, полагая фундаментальными законы сохранения, к техноценозу можно применить закон
сохранения энергии в параметрической форме [11,12,15,19,20]:




  0,





x
dx


x
dx
  j
 j

j 0

0

где

(3.1)

 j и  j – j-е нормированные сопряженные комплиментарные
параметры (  j – имеют смысл полезного эффекта,
 j – затрат на производство и обеспечение);
x – переменная, являющаяся непрерывным аналогом
ранга параметрического распределения ( x  x 0 , где
x 0 – минимальное значение на выборке).
Если ранговое параметрическое распределение по параметру  j об-

ладает максимумом энтропии (и дисимметрии), то параметрическая связанность техноценоза приводит к тому, что максимальной энтропией будет
обладать и ранговое параметрическое распределение по параметру  j .
Причем снижение энтропии одного распределения неизбежно приведет к
снижению энтропии другого, что позволяет предполагать существование

– 195 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

некоторого оптимального состояния техноценоза, все параметрические
распределения которого обладают максимальной энтропией.
Опираясь на классическое ранговое видовое распределение ( x ) с
видовым рангом rВ , энтропию техноценоза можно выразить как сумму:







s 
r   r   
H       Bi ln  Bi  ,
i 1 
x dx   x dx  
 

0

 0
где

(3.2)

s – общее количество видов техноценоза.

Однако использование выражения (3.2) для анализа и оптимизации
техноценозов затрудняется таксономическим характером ранговых видовых распределений, о чем уже ранее подробно говорилось в работах
[11,12,19,20,54]. Учитывая (3.2) и переходя от ранговых видовых распределений техноценоза ( x ) к ранговым параметрическим W(x) , можно
заключить, что максимум энтропии достигается при выполнении для всего
перечня видов следующего ключевого условия:
r2i

 Wx dx  const ,

(3.3)

r1i

где

r1i и r2i – левая и правая ранговые границы «зоны» i-го вида на
ранговом параметрическом распределении.

Учтя сформулированный ранее в параметрической форме закон сохранения энергии (3.1), приходим к следующему условию (аддитивное
обобщение (3.2) по параметрам):

 r2i

 r2i




    j x dx       j x dx   const.
j  r1i
 j  r1i


(3.4)

Очевидно, что условие (3.4), как и (3.3), должно выполняться для
каждого i-го вида техноценоза. Как показывают многочисленные модельные исследования техноценозов (как, впрочем, и ценозов другой природы)
[19,20,28,41], выполнение условий (3.3) и (3.4) тесно связано с канонической формой соответствующего распределения. Кроме того, условие (3.4)

– 196 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

позволяет проследить несомненную связь между процедурами номенклатурной и параметрической оптимизации. Если ввести понятие о суммарном ресурсе техноценоза по параметру W как


W   Wx dx ,

(3.5)

0

а общее количество видов определить из видового распределения техноценоза ( x ) следующим образом:


    x dx ,

(3.6)

0

то можно утверждать, что
r

W 2
 Wx dx.
  r1

(3.7)

Отсюда видно, что изменение номенклатуры (количества используемых видов   ) при условии сохранения оптимальности структуры

 r2

 Wx dx  const  неизбежно сопровождается изменением ресурсов в
 r

1

техноценозе W . С другой стороны, изменение структуры техноценоза
 r2

 Wx dx  varia  при сохранении номенклатуры    const  приво r

1

дит к изменению ресурсного баланса W . В любом случае ресурсная дестабилизация в техноценозе (особенно по важным видообразующим параметрам) неизбежно сопряжена со снижением эффективности функционирования. При этом уменьшение W техноценоза приводит к «параметрической недостаточности» (занижению функциональных свойств технических изделий и пространственно-технологических кластеров), а увеличение – к недопустимому наращиванию комплиментарного параметра (неоправданному увеличению затрат на обеспечивающие системы).
В итоге можно судить о единственном (в фиксированный момент
времени) состоянии техноценоза, которое при требуемом суммарном ресурсе по параметру и определенной структуре четко задает его номенкла-

– 197 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

туру. Кроме того, возрастание энтропии в техноценозах приводит к выравниванию ресурсов, приходящихся на отдельные популяции видов. В данном случае максимальная дисимметрия ресурсов среди особей сочетается с
полной симметрией среди популяций видов техноценоза (своего рода
энергетическая симметрия). Это еще раз подтверждает сделанный в настоящей работе, а также еще ранее в [61] вывод о том, что энтропия не является «мерой хаоса» (подробнее об этом – см. работы [19,20]).
С учетом выражения (3.4) сформулированные выше выводы представляется возможным обобщить на континууме видообразующих параметров техноценоза следующим образом:








x
dx
  j
r

j 0
   2  x dx  .
  j


j  r1




x
dx


(3.8)

0

Таким образом, есть основания полагать, что параметрическая оптимизация в техноценозе является самодостаточной процедурой и обеспечивает улучшение (в показанном здесь смысле) его видового разнообразия
(номенклатурную оптимизацию).
Номенклатурно-параметрическая связанность техноценозов имеет
большое значение для теоретического обоснования критериев оптимизации в целом и процедур номенклатурной и параметрической оптимизации
в частности. На эмпирическом уровне они в определенной степени подтверждаются имеющейся в распоряжении автора статистической информацией, касающейся исследований техноценологических свойств региональных электротехнических комплексов [7-11] (рис. 3.1).
На рисунке 3.1 проиллюстрирована высокая корреляция между областями видового распределения p ( x ) , где наблюдаются аномальные отклонения видового разнообразия с соответствующими изменениями
K

усредненных (в пределах кастовых зон) важнейших параметров ( Py –
K

средняя установленная мощность в кВт; N – номер группы сложности;
определяются как среднее арифметическое совокупности значений для
особей соответствующей касты). В практическом плане, как представляется, это свидетельствует о недальновидной научно-технической политике,
осуществляемой в ходе проектирования технических изделий, и, как следствие – значительном нарушении видового разнообразия в рассматриваемом техноценозе, что показано автором в [12].

– 198 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

Рис. 3.1. Зависимости, подтверждающие хорошее совпадение
аномальных всплесков на видовом распределении
с всплесками на кастовых характеристических кривых
Оптимизация столь сложной системы как техноценоз должна осуществляться одновременно на двух уровнях. Оптимизация на микроуровне
сводится к совершенствованию отдельных технических изделий-особей
по критерию «полезный эффект – затраты». Этому направлению посвящено значительное число исследований, и в данной работе оно не затрагивается. Оптимизация на макроуровне требует общесистемного подхода. Однако, как представляется, современное развитие системных исследований
и их инструментальное обеспечение не позволяют осуществлять алгоритмически связанную непрерывную оптимизацию. Попытки в этом направлении, предпринятые в ряде работ (в т.ч. и автором в [11]), удовлетворительных результатов не имели. Новый подход к оценке эффективности
принимаемых технических решений (при проектировании и модернизации
технических изделий, а также их элиминации) базируется на постулатах
технетики [20,28]. В частности, предполагается, что видообразование в
техноценозе осуществляется по так называемым видообразующим параметрам. В обобщенном виде эти параметры часто ставятся в соответствие
классификационным параметрам назначения видов техники.
Распределение видообразующего параметра W , будучи рассмотрено
применительно к особям техноценоза, подпадает под класс ципфовых, и
для него может быть определено ранговое параметрическое распределение. Термин «ранговое параметрическое распределение» представляется

– 199 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

наиболее точным, т.к. понятие «ранговое» подчеркивает принадлежность к
классу ципфовых, а «параметрическое» показывает его отличие от ранговых видовых распределений. Не следует забывать и об его отличии от рангового функционального распределения [11,12,19,20].
Как представляется, важнейшее отличие рангового параметрического распределения (рис. 3.2) заключается в том, что оно, ранжируя особи по
параметру W с параметрическим рангом r (непрерывный аналог на рис.
3.2 – x ), не перераспределяет их между видами, каждый из которых имеет
видовой ранг rB в ранговом видовом распределении (rB ) .

Рис. 3.2. Ранговое параметрическое распределение особей
техноценоза по видообразующему параметру
(плавная кривая – результат аппроксимации)
Учитывая, что распределение параметра W (rB ) внутри вида относится к классу гауссовых, гиперболы, изображенной на рисунке 3.2, в идеале не существует. Ее можно представить как убывающую кривую, состоящую из отрезков, описывающих гауссово распределение параметра W в
пределах соответствующего вида. Следовательно, представляется возможным ввести следующие характеристики i-го вида: rBi – видовой ранг;

– 200 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

(rBi ) – мощность (численность) популяции вида в техноценозе; W(rBi )
– математическое ожидание (или эмпирическое среднее) параметра W для
особей i-го вида (с учетом гауссова характера распределения, может рассматриваться как применительно к виду, так и к популяции).
На рисунке 3.2 изображено упрощенное ранговое параметрическое
распределение (ступенчатая линия), построенное по значениям W(rBi ) .
Как представляется, существует и эмпирическое гиперболическое распределение W(x) (плавная кривая на рисунке 3.2), которое может быть построено по абсциссам, соответствующим серединам отрезков на оси x ,
считая, что каждый отрезок представляет собой своего рода «зону» популяции на данной оси. Соответствующая точка для вида ранга rBm2 показана на рисунке 3.2 – точка rBi , W(rBi )  .
Принципиально важно, что форма рангового параметрического распределения, в котором упорядоченно ранжируются не только особи, но и
виды, позволяет аналитически выделить фундаментальную взаимосвязь
между параметрическим и видовым рангами техноценоза (рис. 3.2 и 3.3).

Рис. 3.3. Ранговое видовое распределение техноценоза
Ранговое видовое распределение по определению ранжирует виды
техноценоза в соответствии с мощностью их популяции  . На рисунке 3.3
приведена гиперболическая аппроксимационная форма данного распределения ( x ) . Сопоставляя кривые, изображенные на рисунках 3.2 и 3.3,

– 201 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

можно определить интегральную связь между параметрическим рангом r
рангового параметрического распределения техноценоза и видовым рангом rB его рангового видового распределения, которая входит в уравнения
закона оптимального построения техноценозов и играет существенную
роль в методологии рангового анализа (подробнее – см. [12,20]):


r   x dx .

(3.9)

rB

Кроме того, для фиксированного i-го значения видового ранга (см.
рис. 3.2) представляется возможным записать выражение, где соответствующие друг другу значения математического ожидания видообразующего параметра W(rBi ) и мощности популяции данного вида (rBi ) в
техноценозе находятся в однозначной обратной зависимости:
r2

 Wx dx

r1

где

WrBi 

 rBi ,


r1   x dx - rBi  / 2;
rBi

r2   x dx  rBi  / 2.
rBi

(3.10)

(3.11)

(3.12)

Уравнение (3.10), полученное из (3.8), как представляется, имеет
важное значение в теории техноценозов. Во-первых, если условно рас-



сматривать суммарный ресурс ценоза по параметру W как   Wx dx  , а


0


ресурс, реализуемый i-м видом, как числитель (3.10), и принять во внимание критерии оптимальности техноценоза [19,20], то представляется возможным заключить следующее. Требования к форме кривой видового или
рангового видового распределения, определяющие энтропию, оптимальную в смысле второго начала [20], можно распространить на совокупность
ранговых параметрических распределений данного техноценоза. При этом
появляется возможность судить о состоянии, оптимальном в энергетическом смысле. Данный вывод ранее обоснован автором в [7-20].

– 202 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

Во-вторых, при стабильном и устойчивом состоянии техноценоза
(числитель (3.10) остается константой), а также известных требованиях к
параметрам распределения можно судить об аналитически показанной обратной зависимости между W (rB ) и (rB ) .
В-третьих, становится понятным, что сколь угодно значительное отклонение параметров разрабатываемого вновь или модернизируемого технического изделия от значений, которые в системе устоявшихся ранговых
распределений задаются степенью массовости предполагаемого его применения, в условиях внутренней параметрически-энергетической связанности техноценоза неизбежно повлечет за собой адекватные изменения сопряженных комплиментарных параметров данного вида техники. Попытка
внедрения подобного технического решения в инфраструктуру устойчивого техноценоза приведет к его неотвратимой дестабилизации. При этом совершенно неважно, в какую сторону предполагается отклонение параметров. Верно и обратное утверждение: техноценоз будет дестабилизирован
также и в том случае, если популяция существующего вида увеличится
сверх численности, диктуемой видообразующими параметрами и системой
ранговых видовых и параметрических распределений.
Уравнение (3.10) закладывает теоретические основы инженерных
методик оценки эффективности принимаемых технических решений. Простейшая методика, опирающаяся на гиперболическую форму ранговых
распределений, иллюстрируется рисунком 3.4. Здесь предполагается на
основе исходных данных о ключевых видообразующих параметрах вида
технического изделия определять требования к его численности в техноценозе. Очевидно, что возможен и обратный ее вариант, когда на основе данных о численности вида техники задаются требования к параметрам. Надо
полагать, что первый вариант реализации методики в большей степени
подходит к важным, дорогостоящим, крупным видам техники, а второй,
наоборот – к менее важным, дешевым и мелким.
Используя расчетные выражения, приведенные на рисунке 3.4, нетрудно определить зависимость между  P и WP :

ln  P      ln WP , причем
ln B W   1   W ln B  ln  1   ln W0

;
 W   1


,
 W    1

– 203 –

(3.13)
(3.14)
(3.15)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 3 Параграф 1

B и   – константы гиперболической формы рангового видового распределения:

 x  

B
,   1;
x 

W0 и  W – константы гиперболической формы рангового параметрического распределения:

W x  

W0

x w

,  w  0.

Рис. 3.4. К методике, реализующей техноценологический подход
к параметрической оптимизации (индекс «Р» имеют
расчетные значения соответствующих параметров техники)
Полученную в данном случае зависимость (3.13) можно считать решением общего уравнения (3.10), однако это решение является лишь частным, ограниченным двухпараметрической гиперболической формой рас-

– 204 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

пределений. Для уточнения решения уравнения требуется учет эффекта
рангового искажения [60], о котором говорилось в предыдущей главе. Повышение точности при этом будет сопряжено с существенным увеличением объемов расчетов. Тем не менее, заслуживает внимания подтвержденное С.Д. Хайтуном [61] формальное совпадение (3.13) с соответствующими зависимостями, полученными им применительно к наукометрии.
Таким образом, эффективным в техноценологическом смысле представляется такое техническое решение, которое по своим параметрам (в
т.ч. и численности) органично вписывается в существующую систему видовых и ранговых распределений техноценоза. Если это решение «внутренне» эффективно и в традиционном смысле (по соотношению «полезный
эффект – затраты»), его можно считать не противоречащим законам техноэволюции и внедрять без опасения, что оно может быть отторгнуто обеспечивающей инфраструктурой с объективной необходимостью.
Оптимизация техноценоза наряду с рассмотренной выше параметрической включает и номенклатурную оптимизацию. Техноценологическая
теория впервые позволяет поставить вопросы номенклатурной оптимизации на четкую аналитическую основу. Исследования в данной области
сдерживаются проблемами зависимости и ограниченности техноценозов,
которые впервые поставлены автором в [11,12].
Как представляется, имеется класс так называемых зависимых техноценозов, локальная структура которых формируется не только чисто
информационным отбором, но под воздействием и других факторов.
Прежде всего на структуру зависимого ценоза может оказывать значительное влияние другой ценоз (ценозы), существующий в тех же пространственно-временных координатах (в той же инфраструктуре) и являющийся
доминирующим, иерархически старшим (технологически определяющим)
[11,12]. В этом случае, даже если структура доминирующего техноценоза
полностью соответствует критериям устойчивости (изложены в ряде работ,
в т.ч. и авторских), зависимый техноценоз по своим параметрам может существенно отличаться от канонического состояния (рис. 3.5). В общем
случае соотношение между объемами текста и словаря доминирующего и
зависимого техноценозов, а также зона их взаимного соответствия (пересечения) могут быть самыми разными.
В качестве критерия видовой (номенклатурной) оптимизации зависимого техноценоза следует рассматривать его соответствие не абстрактному каноническому распределению, а видовой структуре части доминирующего техноценоза, определяющей по отношению к оптимизируемому
(в качестве абстрактного примера можно рассмотреть участок гиперболической кривой между точками «а» и «б» на рисунке 3.5). При этом она, будучи рассматриваема изолированно, как правило, обладает принципиальной избыточной унификацией или ассортицей, которую необходимо учитывать в процессе оптимизации техноценоза.

– 205 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

Рис. 3.5. Качественные соотношения между видовыми
распределениями техноценозов:
1 – канонического; 2 – доминирующего; 3 – зависимого
Принципиальную избыточность техноценоза предлагается учитывать
модификацией требований к его ноевой касте. Так, при избыточной унификации ноеву касту необходимо расширить за счет видов, популяции которых насчитывают две и более особей. При избыточной ассортице,
наоборот, из ноевой касты необходимо исключить часть видов. В любом
случае эта каста должна быть приведена к каноническому виду (40 – 60 %
словаря и 4 – 6 % текста) [19,20,28,41].
Опираясь на двухпараметрическую аналитическую модель видового
распределения техноценоза (см. главу 2), можно получить следующее
уравнение, связывающее между собой параметр  , объем ноевой касты
1 и значение аргумента, соответствующее пойнтер-точке ( R ) [19,20]:

R 1+  

1
.
1
1 
2

– 206 –

(3.16)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

Учитывая, что в процессе предложенной выше эмпирической модификации ноевой касты определяющей части доминирующего ценоза (в замен исходного параметра доминирующего техноценоза 1D вводится моD

дифицированный 1 ) метрика не изменяется (остается неизменным исходное значение пойнтер-точки R D  R D ), по уравнению (3.16) нетрудD
но получить модифицированный параметр  и далее

1D  R

 1+  D 

D

(3.17)

.

Таким образом, для зависимого техноценоза в процессе номенклатурной оптимизации в качестве критериальных представляется целесообразным рассматривать модифицированные параметры определяющей чаD

D

D

D

сти видового распределения доминирующего ценоза  ,  0 , 1 , R .
Кроме того, важно учитывать соотношение между объемами первоначальной и модифицированной ноевых каст, рассматриваемое как коэффициент
исходной избыточной унификации (ассортицы) [11,12,19,20]:

1D
m D .
1

(3.18)

Объем модифицированной ноевой касты видового распределения зависимого техноценоза предлагается определять следующим образом:

1Z
где

UZ
k D
U



km 

  Zj ,

(3.19)

j1

– коэффициент, учитывающий избыточность зависимоZ
го ценоза (с числом особей U ) по отношению к
D

определяющей части доминирующего ( U ) [12,20];
j – формальный индекс суммирования при расчете объема ноевой касты (диапазон – от 1 до k  m).
Z

Модифицированный параметр  0 может быть получен из следующего выражения, опирающегося на известную из [71] аналитическую модель видового распределения [12,19,20]:

– 207 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 1

 0Z



 k m 


0

где

 0Z

и

Z

 0Z
x

1  Z

dx ,

(3.20)

– реальные параметры видового распределения зависимого техноценоза.
Z

Второй модифицированный параметр зависимого техноценоза 
определяется подстановкой в полученное ранее уравнение (3.16) значений
Z

1Z и R Z  R Z  1 0Z (пойнтер-точка [19,20,41,71]).
D

Параметры распределений связаны с количеством видов ( S – для
Z
определяющей части доминирующего техноценоза и S – для зависимого)
следующей системой уравнений, полученной на основе (3.16):

 D 1+ D 
  D  SD ;
R

Z 

 Z 1+ 
  Z  SZ .
R

(3.21)

Понимая под формальной номенклатурной оптимизацией техноценоза определение коэффициента требуемой унификации (ассортицы) зависимого техноценоза q y ( a ) , разделив первое уравнение (3.21) на второе и выразив требуемое отношение, можно записать следующее равенство:

q y a  

Z

 1+  D 


D

S
 R

.
 1+  Z 
Z
S


 D  R Z
D

(3.22)

Таким образом, представляется показанным, что сокращение или
расширение номенклатуры техноценоза с учетом коэффициента требуемой
унификации (ассортицы) приводит его видовую структуру в соответствие
со структурой доминирующего и может рассматриваться как дополнительный критерий номенклатурной оптимизации. Кроме того, предлагаемая
методика (применяемая с аналитическими оптимизирующими процедурами в рамках общей авторской концепции наряду с параметрической оптимизацией) позволяет перейти от трудно формализуемых эвристических
схем к полноценным корректным и связанным аналитическим алгоритмам,
о которых подробно будет идти речь в следующем параграфе.

– 208 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

3.2. Алгоритмы номенклатурной
и параметрической оптимизации
Прежде чем перейти к обоснованию и изложению уравнений закона
оптимального построения техноценозов, рассмотрим алгоритмическую систему данного закона. Это необходимо, потому что методология рангового
анализа раскрывает перед нами весьма сложную и запутанную палитру
этапов и процедур оптимизации техноценозов. Для их надежного освоения
требуется, с одной стороны, тщательная систематизация и упорядочение, а
с другой – достаточно четкое определение специфики оптимизации техноценозов именно как процесса оптимального управления потреблением ресурсов (о чем говорилось ранее и будет сказано ниже).
К настоящему времени имеется достаточно устоявшееся представление об оптимальном построении техноценозов как особой, реализуемой
посредством ТЦ-оптимизации, процедуре, глубоко структурированной по
целям, уровням сложности, этапам, а также единичным процессам. Начинать рассмотрение ТЦ-оптимизации лучше всего с определений, логически
вытекающих из понятия техноценоза [19,20].
Повторимся и еще раз констатируем, что техноценоз – это ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность далее неделимых технических изделий-особей, объединенных слабыми связями.
Связи в техноценозе носят особый характер, определяемый конструктивной, а зачастую и технологической независимостью отдельных технических изделий и многообразием решаемых задач. Взаимосвязанность техноценоза определяется единством конечной цели, достигаемой с помощью
общих систем управления, всестороннего обеспечения и др.
Главным для нас здесь представляется то, что оптимальное управление техноценозом реализуется посредством ТЦ-оптимизации, принципиально отличной от оптимизации отдельных технических изделий. ТЦоптимизация (в практическом плане представляет собой оптимальное
управление техноценозом) – обязательное для исполнения организационно-техническое воздействие на объекты техноценоза посредством методов
макропланирования, прогнозирования и нормирования с учетом ТЦкритерия. ТЦ-критерий – реализуемая в рамках ТЦ-алгоритма минимизация потребления техноценозом энергетических ресурсов при условии сохранения основных функционально-технических показателей на уровне, не
ниже требуемого (ТЦ-ограничения). ТЦ-ограничения – система граничных
условий, определяющая допустимый разброс эмпирических параметров
техноценоза вокруг рангового распределения. ТЦ-алгоритм – целенаправленная взаимосвязанная система процедур управления, осуществляемая
ТЦ-методами в форме цикличной многолетней научно-технической политики. ТЦ-метод – способ достижения цели, основанный на теории безгра-

– 209 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

нично делимых гиперболических распределений и представлении об оптимальном состоянии техноценоза, максимизирующем энтропию и приводящем форму рангового распределения к канонической [19,20].
В практическом приложении определение особого места техноценологического подхода к оптимизации сверхсложных технических систем в
общей техноценологической методологии закладывает теоретические основы предлагаемой концепции [19,20], суть которой состоит в том, что оптимальное совершенствование структуры (ТЦ-оптимизацию) техноценозов
предлагается осуществлять в два основных этапа (рис. 3.6).

Рис. 3.6. Основные этапы общего алгоритма
оптимизации техноценоза
На первом этапе необходимо оптимизировать техноценоз по функциональным параметрам, т.е. уменьшить потребление ресурсов без изменения структуры. Данный этап проводится циклично на протяжении нескольких временных интервалов (как правило, лет) до тех пор, пока не будут исчерпаны организационные меры. То, что на данном этапе не затрагивается номенклатура техноценоза, определяет сравнительно небольшие
затраты на осуществление оптимизационных процедур. Собственно методология оптимизации техноценоза по функциональным параметрам включает три основных этапа-процедуры: прогнозирование, интервальное оце-

– 210 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

нивание и нормирование, которые будут подробнее рассмотрены в следующей главе на примере методики оптимального управления электропотреблением. Необходимо отметить, что теоретически в нашем распоряжении наличествует бесконечное количество функциональных параметров,
поэтому оптимизировать техноценоз следует по основным из них.
Когда будет исчерпан потенциал оптимизации по функциональным
параметрам, на втором этапе общего алгоритма (рис. 3.6) приступают к
структурным преобразованиям техноценоза (номенклатурной оптимизации). Момент перехода от первого ко второму этапу определяется по результатам стержневой процедуры первого этапа – интервальному оцениванию. После того, как в результате многократной цикличной реализации
трех процедур оптимизации по функциональным параметрам, обнаружится, что в эмпирическом ранговом параметрическом распределении техноценоза отсутствуют «аномальные» точки, выходящие за границы переменного доверительного интервала, первый этап следует заканчивать.
Основным содержанием второго этапа является номенклатурная оптимизация техноценоза, которая реализуется преимущественно методами
параметрической оптимизации по видообразующим параметрам. В конечном итоге формируется видовое разнообразие техноценоза, соответствующее каноническому гиперболическому Н-распределению [19,20,28]. Однако оптимизация техноценоза в это время не заканчивается, т.к. к моменту
формального завершения второго этапа от начала всего процесса проходят
годы. Принципиально важно, что сформулированная концепция заключает
в себе не замкнутый алгоритм оптимизации итерационного типа, а открытую цикличную стратегию, предполагающую непрерывную и несходящуюся реализацию первого и второго этапов и направляющую (в условиях
постоянно изменяющейся инфраструктуры) динамично развивающийся
техноценоз к все более стабильному состоянию.
Рассмотрим более подробно этапы оптимизации техноценоза. Особенностью первого является возможность добиться значительного экономического эффекта при относительно низких затратах на реализацию мероприятий ТЦ-алгоритма. ТЦ-алгоритм на данном этапе включает создание базы данных, первичную обработку статистической информации, аппроксимацию ранговых распределений, интервальное оценивание объектов техноценоза (рис. 3.7). При наличии аномалий производится структурная перестройка техноценоза, которая реализуется посредством процедур
второго этапа оптимизации. Наряду с этим непрерывно осуществляется
прогнозирование, нормирование, оценка формы кривой рангового распределения и оценка функциональных показателей, после чего корректируется исходная база, а при поступлении новых данных цикл повторяется.
Таким образом, мы видим, что основные этапы оптимального построения техноценоза реализуются в сложном переплетении взаимоувязанных процедур. По сути, разделение на эти этапы весьма условно и нуж-

– 211 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

но в большей степени для того, чтобы подчеркнуть принципиальную методологическую разницу в применяемых процедурах. В основе первого этапа
лежат процедуры рангового анализа, базирующиеся на параметрических
распределениях, построенных по функциональным параметрам. На втором
же этапе оптимизируются ранговые параметрические распределения, построенные по видообразующим параметрам. Концептуальное и теоретическое различие процедур показано в предыдущих параграфах.

Рис. 3.7. Алгоритм параметрической оптимизации
по функциональным параметрам
Осуществление второго этапа совершенствования структуры техноценоза включает одновременную реализацию двух взаимосвязанных процедур: во-первых, номенклатурную оптимизацию в техноценозе (рис. 3.8),
которая определяет требуемую форму видового распределения (с учетом
заданных базовых видов или пойнтер-точки), и, во-вторых, параметрическую оптимизацию на уровне видов техники (рис. 3.9), которая определяет
пути и методику приведения видового распределения реально существующего техноценоза к уже известной требуемой форме.
Номенклатурная и параметрическая оптимизация в общем процессе
развития техноценоза могут реализовываться как автономно, так и совместно. Представляется, что более эффективной является их совместная

– 212 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

реализация в синтетической методологии, теоретические основы которой
показаны в предыдущем параграфе (см. рис. 3.4). Суть в данном случае заключается в совместном использовании ранговых видовых и ранговых параметрических распределений, построенных по видообразующим параметрам. Данные распределения строятся на одной плоской номограмме во
взаимосвязанной четырехквадрантной системе координат, а объединяет их
фундаментальная зависимость между видовым и параметрическим рангами техноценоза. Подобная методология уже неоднократно реализована как
автором в работах [7-12,19,20], так и другими исследователями в [41,54].

Рис. 3.8. Алгоритм номенклатурной оптимизации
техноценоза
Реализация процедур второго этапа оптимизации, включающего номенклатурную и параметрическую оптимизацию по видообразующим параметрам, на фиксированном временном интервале формирует структуру
техноценоза, близкую к канонической. Практическое ее воплощение в
рамках непрерывной технической политики также занимает длительный
интервал времени, за который происходят существенные изменения в инфраструктуре. Это требует корректирования исходных данных, нового исследования видового разнообразия и повторения процедур данного этапа

– 213 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

оптимизации в квазипараллельном режиме, что сопряжено с перманентным изменением баз данных, моделей, распределений и номограмм.

Рис. 3.9. Алгоритм параметрической оптимизации
по видообразующим параметрам
В ряде случаев на определенных этапах оптимизации техноценоза
возникает потребность в локальной статической оценке эффективности
процесса внедрения описываемой здесь методологии. Подобная оценка
требует корректного моделирования процесса функционирования техноценоза на 5 – 7 лет в будущем и на этой основе прогнозирования изменения его ключевых параметров. При этом предполагается также отражение
изменения состояния системы с учетом вероятного изменения состояния
внешней по отношению к ней инфраструктуры. В качестве аналитического
аппарата моделирования используется методология, лежащая в основе
процедур оптимизации техноценоза по функциональным параметрам (прогнозирования, интервального оценивания и нормирования) (рис. 3.10).
На первом этапе в модели задается совокупность исходных данных.
При этом корректируется исходная база данных по функциональным параметрам, определяется глубина процесса моделирования, а также формируется алгоритм. Основным содержанием второго этапа является стати-

– 214 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

стический анализ данных по функциональным параметрам, базирующийся
на методах рангового и кластерного анализа, а также интервального оценивания. В ходе реализации третьего этапа отражается процесс функционирования объектов техноценоза, причем в двух вариантах: без управляющего воздействия, направленного на сокращение потребления ресурсов, и
с таковым. В основе этапа лежит методология имитационного моделирования, базирующаяся на стохастических преобразующих функциях и транзактной организации квазипараллелизма.

Рис. 3.10. Алгоритм локальной оценки эффективности внедрения
методологии оптимального построения техноценозов
Расчеты сопровождаются постоянным мониторингом адекватности
путем сравнения результатов с контрольными выборками, зафиксированными в процессе реального функционирования техноценоза. На четвертом
этапе (рис. 3.10) осуществляется собственно оценка эффективности процесса внедрения методологии. В качества критерия рассматривается экстремальное соотношение относительного полезного эффекта, заключающегося в минимизации потребления ресурсов, и относительных затрат на

– 215 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 2

всестороннее обеспечение данного процесса. В качестве граничных условий используется система уравнений, являющаяся следствием закона оптимального построения техноценозов. Их суть заключается в том, что потребление ресурсов в техноценозе не должно опускаться ниже уровня, за
которым следует нарушение процесса выполнения объектами техноценоза
своего основного функционального предназначения.
Таким образом, выявленная и подтвержденная ранее в [7-20] связь
между уровнем основных (видообразующих) параметров технических изделий (особей), из которых состоят сложные технические системы, обладающие инфраструктурой (техноценозы), и их численностью в этих техноценозах, позволила в [19,20] сформулировать важные следствия из закона
оптимального построения техноценозов. Первое следствие констатирует
параметрически-энергетическую связанность техноценозов, приводящую к
оптимальному состоянию, максимизирующему энтропию при распределении требуемых системе параметрических (энергетических) ресурсов по
видам технических изделий (с максимальной дисимметрией при распределении по особям). Данное следствие представляет собой теоретическую
основу для разработки критериев оптимизации техноценозов, базирующихся на принципиально новых подходах к теории эффективности сложных систем. Второе следствие показывает свертываемость континуума
ранговых параметрических распределений к ранговому видовому распределению техноценоза в целом, задающую механизм оптимизации, включающий процедуры номенклатурной и параметрической оптимизации.
Номенклатурная оптимизация учитывает факторы ограниченности и
зависимости техноценозов и основывается на процедурах, устраняющих
аномальные всплески на видовом распределении техноценоза и приводящих его форму к канонической. Параметрическая оптимизация задает методику, позволяющую при принятии решений в рамках долгосрочной
научно-технической политики вырабатывать ограничивающие требования
к основным видообразующим параметрам и численности технических изделий, выполнение которых улучшает состояние техноценоза в целом.
Цикличное выполнение процедур номенклатурной и параметрической оптимизации задает механизм, объединяющий кибернетический и параметрический уровни, макроскопические и микроскопические, общегосударственные и ведомственные (региональные) интересы.
Для повышения эффективности номенклатурной оптимизации реализуется предварительная процедура параметрической оптимизации по
функциональным параметрам. Это позволяет без существенных структурных преобразований выполнять ресурсную оптимизацию в техноценозе.
При этом в полной мере используется потенциал целенаправленных организационных мер. Фактически данный этап оптимизации сводится к
устранению аномальных отклонений на параметрических распределениях,
построенных по основным функциональным параметрам.

– 216 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

3.3. Критерии оптимизации техноценоза
В работах [6-20] впервые сформулирован закон оптимального построения техноценозов, в соответствии с которым в любом техноценозе
неотвратимо действуют первое и второе начала термодинамики – законы
сохранения энергии и возрастания энтропии замкнутых систем. Последние
определяют условия, первое из которых констатирует неизменность совокупного параметрического ресурса техноценоза в данный фиксированный
момент времени, а второе – принцип максимизации энтропии техноценоза,
естественно развивающегося в направлении оптимального (гомеостатического, наиболее устойчивого, наилучшего) состояния (рис. 3.11).

Рис. 3.11. Основания, краткая формулировка и ключевые следствия
закона оптимального построения техноценозов

– 217 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

Закон сохранения энергии задает параметрическую связанность техноценоза, заключающуюся в том, что его совокупный параметрический
ресурс исчерпывается только в том случае, если рассмотрен весь континуум как видообразующих, так и функциональных параметров, а любое изменение видообразующих параметров применяемых в техноценозе технических изделий неизбежно сопряжено с равнозначным изменением функциональных параметров, имеющих смысл затрат как на производство изделий, так и на их эксплуатацию в инфраструктуре. Закон возрастания энтропии определяет, что оптимальным является техноценоз, который, при
наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется равномерным распределением совокупного параметрического ресурса по популяциям всех видов техники. При этом наращивание количества видов в техноценозе строго ограничено условием равенства совокупного параметрического ресурса, выделенного, с одной стороны, на первый, а с другой – на
последний виды. Начала термодинамики задают в техноценозе свертываемость континуума ранговых параметрических распределений особей к
ранговому видовому распределению техноценоза в целом, задающую механизм оптимизации (оптимального управления), включающий процедуры
номенклатурной и параметрической оптимизации (при самодостаточности
каждой из них, будучи реализованных по отдельности).
Условия законов сохранения энергии и возрастания энтропии на
практике создают ситуацию, когда максимальная дисимметрия распределения совокупного параметрического ресурса по особям сочетается с максимальной равномерностью его распределения по популяциям видов техники, что создает наиболее благоприятные (с точки зрения соотношения
«полезный эффект – затраты») минимаксные условия функционирования
техноценоза. Максимальная дисимметрия распределения видообразующих
параметров между особями техноценоза за счет наибольшего возможного
функционального разнообразия позволяет добиваться максимального положительного эффекта в процессе функционирования техноценоза (состояние «-макс»). В свою очередь максимальная равномерность распределения параметрических ресурсов между популяциями видов техники за счет
предельно допустимой унификации обеспечивает минимальные затраты на
техническое обслуживание, ремонт, подготовку кадров, снабжение запасными частями (состояние «мини-»). Тем самым закон оптимального построения техноценозов задает органичное соотношение между количественными и качественными показателями технических изделий, составляющих номенклатуру техноценоза, между крупным и мелким, дорогостоящим и дешевым, уникальным и унифицированным.
Условия теоретически оптимального состояния техноценоза в любой
момент времени представляют собой систему интегро-дифференциальных
уравнений, математически описывающих упомянутые выше законы термодинамики в понятиях техноценологического подхода.

– 218 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

W ()



W
(

)


const
,
i

1
...

(

)

i

W ()  const


  ()
H()  H ()  H ()  max  

W


(

)











max




{W ( i 1) (  )  W ( i    (  )) (  )}


  ( )
H()     Wi ()  ln Wi ()   ,  ()    ( y, t )  dy

  t  t   ;
 W ()  W ()  

i 1 
 


0

  ( ) 
W ()  W ()  
W ()
W ()
H ()  
 i  ln i   , W ()   , Wi ()  i
;

W



  ()
(rBi , )
i 1  W ( )
 W ()  


 ( )
H ()     (rBi , )  ln (rBi , )   ,  ()   (z, t )  dz
   ()   ()   
  t  t   ;
 
i 1 
 


0

r
(

)
ji

1

   w ( x , t ) 
 


 w j ( x , t )  
j





W
(

)

dx

    t   t       t  dx     () ;
 
j1  0 
j1 r ji (  ) 
 
 




  r ji 1 (  )  w ( x , t ) 
     w j ( x , t )  

j
W ()  







dx

const
dx

const



  ( t  )    
  ( t  )  ;
 i
  
t

t
j1 r ji (  ) 
j

1


 
 0





   1  w ( x , t )    

 w j ( x, t )  
j

  ()  max    



 dx  ;
dx



  

(
t


)

t

t

  j1  rj( i    (  )) ( ) 
 
 j1  0 



(z, t )
(z, t )
r () 
dz
; r ji 1 ()  
dz
 (rBi , ) ;
ji


t


t



t

t
rBi (  )
rBi (  )



  ( x , t )


   j ( x , t ) 
 j
 
   w j ( x, t )  








 dx 
dx

dx

;




  






t



t

t

t
j

1
j

1







0

0
 0




   ( x , t )     ()  Wi ()
    j ( x , t )  
 dx       j
 dx  
 const ;
   
( t  )

t

t
2
  j1  0 
 
 j1  0 
   rji 1 ( )   ( x, t )     rji 1 ( )   ( x , t )   W ()
    j
 dx       j
 dx   i
 const ;





( t  )
t
t
2
 j1 rji ( ) 
j1 r ji (  ) 








 (1,  )
    ( )

    w j ( x, t )  

 ;
dx

(

(
n
,

))

(

(
r
,

)

M
[
w
(
r
(

),

)])




k
Bi
j
ji

 

  

t
j1  i 1
  k 1

j1 ()0 


(
1
,

)
 
  ( y, t ) 
(

(
r
,

)

M
[
w
(
r
(

),

)])

const
,

Bi
j ji
  t  dy   ((n k , )) ;

( t  )
i 1
k 1
0

r ji 1 (  )
 w j ( x , t ) 

 dx
  (rBi , )  M[ w j (r ji (), )]  const ,
Wij ()   
( t  )
t



t


r ji (  ) 
(3.23)

– 219 –

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 3 Параграф 3

H() – энтропия – мера совершенства, структурной

H W ( ) –

H  () –





–

( y, t ) –
(z, t ) –
Wj ( x , t ) –

w j ( x, t ) –

n –

упорядоченности, устойчивости, параметрической оптимальности техноценоза, определяющаяся как произведение параметрической и
структурной энтропии в момент времени  ;
параметрическая энтропия – величина, количественно характеризующая степень неравномерности распределения параметрических ресурсов в техноценозе в момент времени  ;
структурная энтропия техноценоза – величина,
количественно характеризующая степень неравномерности распределения технических
особей по популяциям видов в техноценозе в
момент времени  ;
запись, означающая, что условия, записанные в
квадратных скобках, являются следствием
уравнений, поставленных до знака следования
(в данном случае – это ключевые динамические условия реализации оптимального состояния техноценоза, являющиеся следствием
действия в техноценозе первого и второго
начал термодинамики);
функция зависимости во времени видового
распределения техноценоза;
функция зависимости во времени рангового
видового распределения техноценоза (ранговая
видовая поверхность техноценоза);
функция зависимости во времени рангового
параметрического распределения особей техноценоза по j-му параметру (ранговая поверхность особей техноценоза по j-му параметру);
функция зависимости во времени пронормированного рангового параметрического распределения особей техноценоза по j-му параметру
(нормировка эмпирических данных осуществляется еще до аппроксимации с целью приведения параметров к единой системе координат
в общем параметрическом пространстве);
номер по порядку касты техноценоза на видовом распределении (упорядоченный по возрастанию целочисленный параметр, соответствующий возможной численности популяции техноценоза на оси абсцисс распределения);

– 220 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

rB – видовой ранг техноценоза, который вводится
r –

rji () –

rji 1 () –

rj(i ( )) () –

rBi () –
y –
z –
x –
t –

 –

для видов (популяций) при построении ранговых видовых распределений;
параметрический ранг, который вводится для
особей или объектов (так называемых пространственно-технологических кластеров [19])
техноценоза при построении ранговых параметрических распределений;
левая граница параметрического ранга по j-му
параметру, выделенная на ранговом параметрическом распределении техноценоза для i-го
вида в момент времени  ;
правая граница параметрического ранга по j-му
параметру, выделенная на ранговом параметрическом распределении для i-го вида в момент времени  ;
левая граница параметрического ранга по j-му
параметру, выделенная на ранговом параметрическом распределении для популяции вида,
имеющей наибольший номер в техноценозе
(i   ()), в момент времени  ;
видовой ранг i-го вида техноценоза, зафиксированный в момент времени  ;
непрерывный аналог возможной численности
касты n (мощность популяции, учитывает относительность систем отсчета в техноценозе);
непрерывный аналог видового ранга rB (учитывает фрактальность видообразования);
непрерывный аналог параметрического ранга r
(учитывает континуальность параметрического
пространства техноценоза);
непрерывное время (учитывает постоянную
изменчивость и векторизованную направленность развития техноценоза);
момент времени, фиксирующий определенное
состояние техноценоза (количество особей и
видов, численность популяций и их объединение в касты, форму видовых и ранговых распределений, а также суммарные параметрические ресурсы техноценоза в целом и отдельных
популяций в частности, как по всему континууму, так и по отдельным параметрам);

– 221 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

значение частной производной соответствуюF( x , t )
– щей функции F(x,t) по времени, фиксируемое в
t
t
момент времени t  ;
k [1; ) – индекс (номер) касты техноценоза;
i [0 ; ) – индекс (номер) вида (начинается с нуля для то-

j [1; ) –
const –
( t )

const   –
( t )

max –
( t  )

max  –
( t  )

 () –
  () –
W () –

Wi () –
W () –
Wi () –
Wji  () –

го, чтобы, при интегрировании распределения,
учесть ресурс, приходящийся на первый вид,
представленный одной особью);
индекс (номер) параметра;
постоянное значение применительно к особям,
видам, популяциям и кастам в заданный момент времени  (в уравнениях показывает, что
данное значение всегда остается постоянным
при изменении индексов k, i и/или j в пределах
момента времени  );
постоянное значение при выполнении условия,
заключенного в фигурные скобки;
максимальное значение применительно к особям, видам, популяциям и кастам в заданный
момент времени  (в уравнениях показывает,
что данная величина принимает (или должна
принимать) максимальное значение в пределах
момента времени  );
максимальное значение при выполнении условия, заключенного в фигурные скобки;
суммарное количество видов техноценоза, зафиксированное в момент времени  ;
суммарное количество особей техноценоза, зафиксированное в момент времени  ;
совокупный параметрический ресурс по всему
континууму параметров, требуемый техноценозу в целом для выполнения функционального предназначения в момент времени  ;
совокупный параметрический ресурс по всему
континууму параметров для i-го вида техноценоза в момент времени  ;
совокупное среднепараметрическое значение
для техноценоза, взятого в целом;
совокупное среднепараметрическое значение
для отдельного i-го вида техноценоза;
совокупный параметрический ресурс по j-му
параметру для i-го вида в момент времени  ;

– 222 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

(n k , ) – количество видов в k-ой касте техноценоза,
зафиксированное в момент времени  ;
(rBi , ) – количество особей i-го вида в техноценозе, зафиксированное в момент времени  (мощность
популяции данного вида в момент времени  );
(1, ) – количество особей вида первого ранга в техноценозе, зафиксированное в момент времени 
(максимальная мощность популяции техноценоза в момент времени  );
M[ w j (rji (), )] – среднее значение j-го параметра для популяции (совокупности особей) i-го вида техноценоза в момент времени  (в расчетах, как правило, может приниматься среднее видовое значение параметра, указанное в конструкторскотехнологической документации);
 j ( x, t ) – функция зависимости во времени пронормированного рангового параметрического распределения особей техноценоза по j-му параметру,
имеющему смысл полезного эффекта с точки
зрения функционального предназначения техноценоза (видообразующему);
 j ( x, t ) – функция зависимости во времени пронормированного рангового параметрического распределения особей техноценоза по j-му параметру,
имеющему смысл затрат (функциональному).
Система (3.23), включающая четыре подсистемы, состоит из двадцати трех уравнений, записанных в четырнадцать строк. Первая строка с четырьмя уравнениями – главная. В ней кратко записаны, с одной стороны,
первое и второе начала термодинамики в понятиях техноценологического
подхода, а с другой – два условия оптимального состояния техноценоза.
Следующие семь строк объединяют подсистему из двенадцати уравнений,
которые отражают реализацию закона возрастания энтропии, неотвратимо
ведущего развивающийся техноценоз к состоянию, в котором наличествующий совокупный параметрический ресурс распределяется равномерно по
популяциям всех видов технических изделий-особей при условии максимизации количества видов в техноценозе. Кроме того, уравнения второй
подсистемы показывают свертываемость континуума ранговых параметрических распределений к ранговому видовому (и видовому). Третья подсистема включает три уравнения, записанные в три строки (с девятой по
одиннадцатую). Они, по сути, прописывают для техноценоза закон сохранения энергии в параметрической форме, показывая, что любое изменение
видообразующих параметров применяемых в техноценозе технических из-

– 223 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

делий неизбежно сопряжено с энергетически равнозначным изменением
функциональных параметров, имеющих смысл затрат как на производство
изделий, так и на их эксплуатацию в инфраструктуре, что математически
иллюстрирует параметрически-энергетическую связанность техноценоза.
Четвертая подсистема состоит из трех строк (с двенадцатой по четырнадцатую), в которых записаны еще четыре уравнения, выступающие как логическое следствие первых трех подсистем и показывающие фундаментальную связь между количественными (описывающими касты, виды и
особи) и качественными (описывающими параметры объектов и особей)
соотношениями в оптимальном техноценозе.
Прежде чем перейти к подробному анализу уравнений системы, обсудим два важных аспекта, первый из которых касается переменной времени. Как видим, все основные функции, используемые в аналитической
системе закона оптимального построения техноценозов, зависят от двух
переменных, одна из которых – обязательно время. Это отражает фактор
постоянной изменчивости, необратимости и векторизованной направленности развития техноценоза. Поэтому все функции видовых и ранговых
распределений в законе представлены в дифференциальной форме, и это
подчеркивает тот факт, что балансные уравнения и граничные условия системы выполняются только в фиксированный момент времени. При этом
все постоянные, используемые в уравнениях, являются реализациями соответствующих функций при заданном значении переменной времени. Подобное построение системы уравнений, прежде всего, накладывает жесткие условия на процесс модельной реализации потока времени в техноценозе при транзактном способе организации квазипараллелизма.
Второй аспект. В уравнениях закона используются функции ранговых параметрических распределений, построенные для нормированных
параметров. Нормировка осуществляется в рамках каждого параметра по
отдельности путем линейного преобразования данных относительно полного параметрического диапазона с целью приведения обычных именованных видообразующих и функциональных параметров к единой системе
координат в общем параметрическом пространстве, что позволяет в уравнениях осуществлять суммирование совокупных параметрических ресурсов, вычисленных по отдельным параметрам континуума, например –

   w j ( x, t )  
    t  dx  . Здесь лишь следует дополнительно отметить, что
j1  0 
 


применяемое в уравнениях суммирование или интегрирование ранговых
распределений определяется счетностью видов и особей (суммирование)
или континуальностью параметров (интегрирование).
Вернемся к системе уравнений закона оптимального построения техноценозов и рассмотрим ее первую подсистему, включающую только
первую строку. Слева в ней мы видим первое и второе начала термодина-

– 224 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

мики, записанные в понятиях техноценологического подхода, а именно –

W ()  const ;
Первое из условий констатиH
(

)

max
.


систему из двух условий: 

рует неизменность совокупного параметрического ресурса техноценоза в
данный фиксированный момент времени, а второе – принцип максимизации энтропии развивающегося техноценоза. При этом энтропия, как мера
совершенства, структурной упорядоченности, устойчивости, параметрической оптимальности техноценоза, определяется как произведение параметрической и структурной энтропии H()  H W ()  H  (). Справа в строке
первой подсистемы приведена система из двух условий оптимального со-

W ()

W
(

)

 const , i  1 ...   ();
 i
  ()
стояния техноценоза: 
которые

 max,
  () {
W ( i 1) ( )  W ( i   (  )) ( )}

являются следствием действия начал термодинамики в техноценозе. В соответствии с этими условиями оптимальным является техноценоз, который, при наибольшем возможном разнообразии видов ( ()  max),
характеризуется равномерным распределением совокупного параметрического ресурса ( Wi ()  const ) по популяциям всех i-ых видов техники
(i  1 ...  ()). При этом наращивание количества видов в техноценозе
строго ограничено условием равенства совокупного параметрического ресурса, выделенного, с одной стороны, на первый, а с другой – на последний виды ( W(i 1) ()  W(i  ( )) ()). Эти условия, будучи реализованы, создают ситуацию, когда максимальная дисимметрия распределения
параметрического ресурса по особям сочетается с максимальной равномерностью его распределения по популяциям видов, что создает наиболее
благоприятные (с точки зрения соотношения «полезный эффект – затраты») минимаксные условия функционирования техноценоза.
Перейдем ко второй подсистеме (строки со второй по восьмую). Во
второй – четвертой строках записаны выражения для определения полной
H(), параметрической H W ( ) и структурной H  () энтропии в момент
времени . Полная энтропия определяется как сумма (по всем видам) произведений вероятности реализации в техноценозе i-го параметрического

Wi ()
на меру параметрического разнообразия популяции
W ()

 W ()  
данного вида   ln i
  . Параметрическая энтропия есть сумма (по

W
(

)
  

состояния

всем видам техники) произведений вероятности встречаемости в техноце-

– 225 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

Wi ()
на меру среднепараW ()

 W ()  
метрического разнообразия популяции данного вида   ln i
  . В

 W ()  

нозе i-го среднепараметрического значения

свою очередь, структурная энтропия равна сумме (по всем видам) произведений вероятности обнаружения в техноценозе особи соответствующего

(rBi , )
на меру структурного разнообразия популяции данного ви  ()

 (rBi , )  
да   ln
  . В первых трех строках второй подсистемы дополни

(

)
 


вида

тельно записаны также выражения для определения суммарного количе

  ( y, t ) 
и суммарного количества осо dy
t



t

0

ства видов   ()   


 (z, t ) 
в техноценозе, фиксируемые в момент
 dz
t



t

0

бей   ()   

времени  . Здесь же – выражения для определения совокупных среднепараметрических значений: для техноценоза в целом W () 
отдельного i-го вида Wi () 

Wi ()
, в частности.
(rBi , )

W ()
и для
  ()

Записанное в пятой строке системы балансное уравнение связывает
между собой совокупный параметрический ресурс всех особей техноцено-

   w j ( x, t )  
 dx 
за W ()     
, с одной стороны, и произведе
t
j1  0 
  t


ние совокупного параметрического ресурса, выделенного на каждый вид в

 rji 1 ( )  w ( x, t )  
j
 dx  , на полное количество видов в
отдельности    

t
j1 rji ( ) 
 

техноценозе   (), с другой стороны. Данное уравнение показывает, что


в условиях неизменности совокупного параметрического ресурса техноценоза W () между процедурами номенклатурной и параметрической оптимизации существует связь. Это подтверждает свертываемость континуума ранговых параметрических распределений особей к ранговому видовому распределению техноценоза в целом.

– 226 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

В шестой и седьмой строках системы записаны ключевые условия
закона. Первое определяет равномерность распределения ресурса по ви-

 rji 1 ( )  w ( x, t )  
j
 dx  .
дам, что эквивалентно постоянству Wi ()     

t
j1 rji ( ) 
 



Очевидно, что данное условие, в свою очередь, может быть выполнено
только при сохранении постоянства совокупного ресурса техноценоза

   w j ( x, t )  
    t  dx  . Второе условие (седьмая строка системы) максиj1  0 
 

  ( y, t ) 
мизирует количество видов в техноценозе   ()   
.
 dy

t
t




0


При этом, наращивание количества видов (что соответствует наращиванию
энтропии), в условиях реализации первого условия, имеет теоретический
предел, при котором будет обеспечено равенство параметрического ресурса, выделенного, с одной стороны, на первый

 1  w j ( x, t )  
    t  dx  , а с
j1  0 
 




 w j ( x, t )  

другой – на последний 
  t  dx  виды.

j1 rj( i   (  )) ( ) 
 




В восьмой строке системы (последняя строка второй подсистемы)
записаны уравнения, определяющие видовые границы интегрирования



(z, t )
(z, t )
rji ()  
dz
и rji 1 ()  
dz
 (rBi , ),
t
t
t
t
rBi ( )
rBi ( )

которые задают интервал популяции вида на ранговом параметрическом
распределении. Следует отметить, что уравнение, лежащее в основе выражений для определения границ интегрирования, устанавливает фундаментальную интегральную связь между параметрическим r и видовым rB рангами через ранговое видовое распределение (z, t ), которая должна выполняться для каждого j-го параметра и i-го вида в любой момент  .
Третья подсистема. В девятой и десятой строках системы записаны
уравнения, являющиеся следствием закона сохранения энергии в параметрической форме. Они показывают, что совокупный параметрический ре-

   w j ( x, t )
сурс техноценоза    

t
j1  0 


 
 dx   W ()   ()  Wi () всегда
 

делится на две равные части. Первая часть имеет смысл полезного эффекта

– 227 –

В.И. Гнатюк, 2014

    j ( x, t )
    t
j1  0 


Глава 3 Параграф 3

 
dx  , а вторая – затрат
 

    j ( x, t )
    t
j1  0 


 
dx  . Учитывая
 

уравнения второй подсистемы, а также то обстоятельство, что при параметрической оптимизации варьируются параметры  j и  j , можно сделать заключение о самодостаточности процедуры параметрической оптимизации, которая неотвратимо ведет техноценоз к каноническому (оптимальному) состоянию (в т.ч. и в смысле видового распределения). Следует
отметить, что последнее замечание касается как видообразующих, так и
функциональных параметров техноценоза.
Уравнение, записанное в одиннадцатой строке, дополняет условие,
описывающее состояние техноценоза, при котором все параметрические
ресурсы распределены равномерно по популяциям видов. В соответствии с
данным уравнением условия постоянства накладываются на совокупный
параметрический ресурс, приходящийся на каждую популяцию техноцено-

 rji 1 ( )   ( x, t )  
j
 dx  ,
за по отдельности, как по видообразующим    

t
j1 rji ( ) 
 


  rji 1 ( )   ( x , t ) 
j


 dx  . В услотак и по функциональным параметрам 


t  
j1 rji ( ) 




виях выполнения ключевых ограничений, диктуемых уравнениями второй
подсистемы (строки шесть и семь – см. условия в фигурных скобках), это
также соответствует заявленному максимуму энтропии.
Как уже говорилось, уравнения третьей подсистемы являются следствием действия закона сохранения энергии в техноценозах. Они указывают на параметрически-энергетическую связанность (между континуумами
параметров  j и  j ), а уравнение, приведенное в десятой строке, является
фундаментальным, собственно описывающим закон сохранения энергии.
Данное уравнение показывает, что совокупный параметрический ресурс

   w j ( x, t )
    t
j1  0 

 
 dx  исчерпывается только в том случае, если рассмот 
     ( x , t ) 

j
 , так и

рен весь континуум как видообразующих    
dx



t
j1  0 
 
     ( x , t ) 

j

функциональных    
dx
  параметров. Уравнения, записан

t
j1  0 
 


ные в третьей подсистеме, кроме того, позволяет сделать вывод чрезвы-

– 228 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

чайной важности. Учитывая уравнения второй подсистемы, можно заключить, что параметрическая оптимизация видов технических изделий, будучи выполнена по отдельным видообразующим или функциональным параметрам и даже в отрыве от всей совокупности других параметров, неминуемо ведет к оптимизации техноценоза в целом. Верно и обратное утверждение, что создает теоретическую основу для исследования и автономной
реализации отдельных этапов и процедур рангового анализа [12,14-20].
Четвертая подсистема. Уравнение, записанное в двенадцатой строке
системы, позволяет в прикладных расчетах определить совокупный пара-

   w j ( x, t )  
метрический ресурс техноценоза    
 dx  как произведение
 

t
j1  0 
 

 (1,)
  ( y, t ) 
суммарного количества видов  
 dy   ((n k , )) на сред
t

k 1
0


ний совокупный параметрический ресурс, приходящийся на одну популя-

  ( )

цию    ( (rBi , )  M[ w j (rji (), )])  . Данное уравнение показывает
j1  i 1



однозначную обратную связь между численностью особей любого i-го вида техноценоза (мощностью популяции) (rBi , ) и уровнем овеществленного в данном виде техники видообразующего j-го параметра (математического ожидания, учитывая гауссов разброс в пределах популяции или
даже вида) M[ w j (rji (), )], которая задается постоянством совокупного
rji 1 ( )

параметра



rji ( )

 w j ( x, t ) 

 dx , выделенного популяции в оптимальном

t



техноценозе (следует из уравнения, записанного в шестой строке).
В тринадцатой строке записано условие постоянства совокупного
параметрического ресурса техноценоза

 (  )

 ((rBi , )  M[w j (rji (), )]) ,
i 1

которое в другой, более удобной для практических методик, форме повторяет условие, записанное в шестой строке системы. Кроме того, в этой же
строке приведено выражение, определяющее суммарное количество видов
 (1, )

в техноценозе

 ((n k , ))

с учетом кастовой структуры, что также ча-

k 1

сто бывает выгодным в практических расчетных методиках.
Уравнения четвертой подсистемы являются следствием закона оптимального построения техноценозов и представляют собой теоретическую
основу прикладных методик оптимизации, осуществляемых, как правило,

– 229 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

в рамках долгосрочной научно-технической политики. Они показывают:
чтобы не дестабилизировать техноценоз, т.е. оставить неизменным
rji 1 ( )



rji ( )

 w j ( x, t ) 

 dx , при проектировании (модернизации) и внедрении

t



новых образцов техники необходимо придерживаться следующих правил.
В случае если жестко заданы параметры вновь спроектированного вида
M[ w j (rji (), )], количество изделий данного вида (rBi , ) (мощность
популяции) не может быть выбрано произвольно, а диктуется (через связь,
описываемую уравнением, записанным в четырнадцатой строке) формой
рангового видового распределения (z, t ). И, наоборот, при жестко заданной численности проектировщик не может свободно выбирать параметры (исходя лишь из меристических представлений, по «узкому» соотношению «полезный эффект – затраты»). Он обязан непременно учитывать
системные рекомендации закона оптимального построения техноценозов.
Выполнив построчный последовательный анализ всех уравнений системы (3.23), попытаемся сгруппировать данные уравнения и обсудить основной смысл закона оптимального построения техноценозов, который, по
сути, сводится к выполнению следующих двух условий:

W ()  const ;

H()  max .

(3.24)

В соответствии с первым условием совокупный параметрический ресурс техноценоза в момент времени  неизменен, что соответствует первому началу термодинамики или закону сохранения энергии, сформулированному в понятиях техноценологического подхода. Второе условие системы (3.24), по сути, представляет собой второе начало термодинамики
или известный закон возрастания энтропии.
Закон сохранения энергии задает параметрическую связанность техноценоза, заключающуюся в том, что совокупный параметрический ресурс
техноценоза исчерпывается только в том случае, если рассмотрен весь
континуум как видообразующих, так и функциональных параметров, а любое изменение видообразующих параметров применяемых технических
изделий неизбежно сопряжено с равнозначным изменением функциональных параметров, имеющих смысл затрат как на производство изделий, так
и на их эксплуатацию. Закон возрастания энтропии определяет, что оптимальным является техноценоз, который, при наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется равномерным распределением совокупного параметрического ресурса по популяциям всех видов техники. При
этом наращивание количества видов в техноценозе строго ограничено

– 230 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

условием равенства совокупного параметрического ресурса, выделенного,
с одной стороны, на первый, а с другой – на последний виды.
Энтропия техноценоза рассматривается как мультипликативная характеристика, отражающая некоторое минимаксное состояние техноценоза, характеризующееся максимальной равномерностью распределения совокупного параметрического ресурса по популяциям видов техники и, одновременно, – их максимальной дисимметрией распределения по особям.
Энтропия определяется следующим образом:

H()  H W ()  H  ().

(3.25)

В данном произведении первый сомножитель представляет собой
параметрическую, а второй – структурную энтропию. Значения энтропии
могут быть определены по следующим выражениям:
 ( ) 

Wi ()  Wi ()  
  ;
 ln
H()    
i 1  W ( )
 W ()  

 ( ) 

Wi ()  Wi ()  

H
(

)


  W ()  ln W ()   ;
 W
i 1 
 



 ( ) 

 (rBi , )   (rBi , )  

H
(

)


 
   ()  ln  ()   .

i 1 
 



(3.26)

В выражении для определения параметрической энтропии используются так называемые среднепараметрические значения для i-го вида и
техноценоза в целом, которые рассчитываются следующим образом:

Wi ()

W
(

)

;

i

(rBi , )

W ()
W ()   .

  ()

(3.27)

Как показывает анализ (3.24) – (3.26), применение второго начала
термодинамики к техноценозам сводится к выполнению двух условий:

W ()

W
(

)

 const , i  1 ...   ();
 i

(

)



(

)



 max .
 
{W ( i 1) ( )  W ( i   (  )) ( )}

– 231 –

(3.28)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

Первое условие системы (3.28), будучи взято само по себе, не имеет
однозначного решения и должно реализовываться при наибольшем возможном разнообразии видов (второе условие системы (3.28)). Второе же
условие имеет точный теоретический предел, при котором будет обеспечено равенство совокупного параметрического ресурса, приходящегося, с
одной стороны, на первый, а с другой – на последний виды.
Ниже приводятся формулы, определяющие совокупный параметрический ресурс в техноценозе, приходящийся, соответственно: на техноценоз в целом, i-ую популяцию, первую популяцию, последнюю популяцию,
наконец – на i-ый вид техноценоза по j-ому параметру.
    w ( x , t ) 


j



W
(

)

dx
 
    t   t   ;
j1  0 
 



  rji 1 (  )  w ( x , t ) 
j
Wi ()     
 dx 
;





t
t


j1 rji (  ) 
 


  1  w ( x , t ) 


j



W
(

)

dx
    t   t   ;
  (i 1)
j1  0 
 



 
 w j ( x, t )  

W (i  ( )) ()  
  t  dx  t   ;


j1 rj( i   (  )) (  ) 
 



rji 1 (  )
 w j ( x, t ) 

W
(

)

  t  dx t   .
 ij

rji (  ) 


(3.29)

Границы интегрирования в уравнениях (3.29) определяются на основе фундаментальной связи между параметрическим и видовым рангами,
устанавливаемой через ранговое видовое распределение техноценоза.


(z, t )
rji ()  
dz
;

t
t



rBi (  )


 (z, t )

dz
;
rji 1 ()  

t
t


rBi 1 (  )



 (z, t )
dz
.
rj(i  ( )) () 


t
t



rB ( i    (  )) (  )

– 232 –

(3.30)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

Ниже приводятся интегральные выражения для определения суммарного количества видов и особей в техноценозе.


  ( y, t ) 

(

)

 
  t  dy t   ;

0


 ()   (z, t )  dz
  t  t   .
 
0

(3.31)

Совокупный параметрический ресурс может быть определен и отдельно, как для видообразующих, так и для функциональных параметров,
на которые также распространяется первое начало термодинамики.

W ()  W ()  W ();
 

W ()  W ()  const ;
     ( x , t ) 
 

j



W
(

)

dx
    t   t   ;
 
j1  0 
 

     ( x , t ) 
 

j



W
(

)

dx
 
    t   t   .

j1  0 
 

(3.32)

Далее мы видим уравнения, разбивающие совокупный параметрический ресурс, приходящийся на видообразующие и функциональные параметры, по отдельным популяциям видов техники, что позволяет записать
условие, соответствующее второму началу термодинамики.

Wi ()  Wi ()  Wi ();
 

Wi ()  Wi ()  const , i  1 ...   ();



  rji 1 (  )   ( x , t ) 
W
(

)
j


W ()  
 dx 
   
;
 i


  () j1 r ( )  t
t


 
 ji




  rji 1 (  )   ( x , t ) 
W
(

)
j



Wi () 
 dx 
   
.



(

)

t
t



j1 rji (  ) 
 




(3.33)

В заключение мы приводим уравнения, являющиеся следствием основных, записанных в (3.24) – (3.33), и позволяющие в прикладных расче-

– 233 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 3

тах прописывать основные условия, а также определять ключевые величины, используемые в законе оптимального построения техноценозов.
 (1,  )

  ()   (k , );
k 1

 ( )
 () 
 ( v, );
 
v 1

 ( )
r
()    ( v, );
 j(i  rBPj )
v  rBPj

 ( )
r
 j(i  rBPj 1) ()    ( v, )    (rBPj, );
v  rBPj

P (  )

W ()   Wj ();
j1


 ( )

Wj ()   Wij ();
i 1

Wij ()   (rBi , )  M[ w j (rji (), )];
Wij ()  const ,


где

rBPj

P ()

–
–

(3.34)

расчетный видовой ранг по j-му параметру;
суммарное количество параметров, принятых для
описания техноценоза в момент времени  .

Итак, мы постулируем безусловное выполнение начал термодинамики и стремление системы к состоянию «минимакса», которое максимизирует положительный эффект при минимальных затратах на его достижение. Максимальная дисимметрия распределения видообразующих параметров между особями техноценоза (задается оптимальной формой ранговых параметрических распределений) позволяет добиваться максимального положительного эффекта в процессе функционирования техноценоза
(состояние «-макс»). В свою очередь максимальная равномерность распределения параметрических ресурсов между популяциями обеспечивает минимальные затраты на техническое обслуживание, ремонт, подготовку
кадров, снабжение запчастями (состояние «мини-») [6-20]. Тем самым закон оптимального построения техноценозов задает органичное соотношение между количественными и качественными показателями технических
изделий, составляющих номенклатуру техноценоза, между крупным и
мелким, дорогостоящим и дешевым, уникальным и унифицированным.

– 234 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

3.4. Параметрическое нормирование в техноценозе
Основной задачей рангового анализа является оптимизация (точнее –
оптимальное управление [20]), то есть определение направлений и критериев улучшения уже существующего техноценоза. В редких случаях осуществляется полномасштабный синтез оптимальной структуры техноценоза, так сказать, «с нуля». Это делается, когда техноценоз еще не существует, а только проектируется. Оптимизация является одной из сложнейших
проблем техноценологической теории, и ей посвящено значительное число
работ. К настоящему времени достаточно хорошо обоснованы следующие
семь процедур [20]: 1) определение направления трансформации рангового
видового распределения; 2) устранение аномальных отклонений на видовом распределении; 3) верификация номенклатурной оптимизации техноценоза; 4) параметрическая оптимизация по видообразующим параметрам;
5) параметрическое нормирование; 6) параметрический синтез; 7) параметрическая оптимизация по функциональным параметрам. Важно учитывать,
что оптимизационные процедуры в техноценозе, как правило, реализуются
комплексно и позволяют решать ряд задач (рис. 3.12) [19,20].

Рис. 3.12. Основные этапы оптимизации техноценоза

– 235 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

Ключевой оптимизационной процедурой является параметрическое
нормирование, под которым подразумевается процедура оптимального
управления номенклатурой техноценоза, заключающаяся в установлении
фундаментальной связи между ранговым видовым и ранговыми параметрическими распределениями, что позволяет формировать систему ограничивающих требований к основным параметрам и численности видов техники, нацеленную на стабильное развитие техноценоза. Связь между ранговыми распределениями основана на третьем уравнении закона оптимального построения техноценозов, которое имеет вид [19,20]:
rji 1

 Wj (x)dx  (rBi )  M[Wj (rji )]  Wji   const ,

(3.35)

rji

где

Wj (r ) – ранговое параметрическое распределение особей
техноценоза по j-му параметру;
(rB ) – ранговое видовое распределение техноценоза;

rji – ранг i-го вида по j-му параметру;
rBi – видовой ранг i-го вида техноценоза;
(rBi ) – количество особей i-го вида в техноценозе (мощ-

ность популяции);
M[ Wj (rji )] – математическое ожидание значения j-го параметра
для популяции особей i-го вида (в расчетах принимается средневидовое значение параметра);
W ji  – суммарный j-й параметрический ресурс, требуемый
i-му виду для выполнения предназначения;
x – непрерывный аналог ранга.
Технологически суть параметрического нормирования заключается в
том, что в совмещенной системе координат строятся ранговое видовое и
ранговое параметрическое распределения по видообразующему параметру,
а также особый график, связывающий параметрический и видовой ранги
техноценоза. Последний строится на основе четвертого уравнения закона
оптимального построения техноценозов, отражающего фундаментальную
связь между параметрическим и видовым рангами техноценоза. Данное
интегральное уравнение впервые получено и использовано в [12], а подробно теоретически обосновано в [19,20]. Оно имеет следующий вид:


rji   ( x )dx ,
rBi

– 236 –

(3.36)

В.И. Гнатюк, 2014

где

rji
( x )
rBi
x

Глава 3 Параграф 4

– ранг i-го вида по j-му параметру;
– ранговое видовое распределение техноценоза;
– видовой ранг i-го вида;
– непрерывный аналог ранга.

Полученная номограмма позволяет, задавшись требованиями по численности вида, определить целесообразные значения его видообразующих
параметров, либо наоборот, зная параметры, формулировать рекомендации
к мощности популяции вида в техноценозе (показано в п. 2.3). Теоретические основы данной процедуры содержатся в следующем уравнении (впервые записанном в [12]), которое фактически является следствием (3.35),
полученным для отдельно взятого видообразующего параметра:
rji 1

 Wx dx

rji

M[ Wj (rji )]
где

 rBi  ,

(3.37)



rji   x dx - rBi  / 2 и rji 1   x dx  rBi  / 2 ;
rBi
rBi
W(r) – ранговое параметрическое распределение;
(r ) – ранговое видовое распределение;
rji и rji 1 – ранговые границы i-го вида на ранговом распреде-

M[ Wj (rji )] –

(rBi ) –
rBi –
x –

лении по j-му видообразующему параметру;
математическое ожидание значения j-го параметра
для популяции особей i-го вида;
количество особей i-го вида в техноценозе (мощность популяции данного вида техники);
видовой ранг i-го вида техноценоза;
непрерывный аналог ранга.

Уравнение (3.37) фактически закладывает теоретические основы
научно-технической политики, которая должна проводиться в отраслях
экономики и техноценозах. Здесь предполагается на основе исходных данных о ключевых видообразующих параметрах вида технического изделия
определять требования к его численности в техноценозе. Очевидно, что
возможен и обратный вариант, когда на основе данных о численности задаются требования к параметрам. Известно, что первый вариант в большей

– 237 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

степени подходит к дорогостоящим, уникальным, крупным видам техники,
а второй, наоборот – к дешевым, унифицированным и мелким.
Используя хорошо известную двухпараметрическую гиперболическую форму ранговых распределений, нетрудно получить балансное уравнение (впервые выведенное в [12] и теоретически обоснованное в [19]):

ln  P      ln WP ,

(3.38)

ln 1 W    1   W   ln 1  ln   1    ln W1



;

 W    1


 
,

 W    1
где

 P и WP – расчетные значения параметров;
1 и   – константы рангового видового распределения:

x   1 ,    1;
x 
W1 и  W – константы параметрического распределения:
W
W x    1 ,  W  0 .
x W

Как показано в работе [12], выражение (3.38) можно считать частным
решением общего уравнения (3.37), ограниченным простейшей двухпараметрической гиперболической формой ранговых распределений.
Разновидностью параметрического нормирования в техноценозе является шестая процедура оптимизации – параметрический синтез, под которым понимается процедура формирования оптимальной номенклатуры
техноценоза, проектируемого, так сказать, «с нуля» (рис. 3.13) [20].
Суть параметрического синтеза заключается в реализации итерационным методом многомерного оптимизационного процесса. В ходе него
путем подбора (из имеющейся в распоряжении номенклатуры) конкретных
видов техники формируется видовое разнообразие техноценоза, соответствующее первому уравнению закона оптимального построения техноценозов, которое играет роль критерия и выглядит следующим образом [20]:


  rji 1

 

   Wj (x)dx    ( y)dy     Wj (x)dx   W*  const , (3.39)
j1  0
j1 rji
 0




– 238 –

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 3 Параграф 4

Wj ( x ) – ранговое параметрическое распределение особей техноценоза по j-му параметру;
( y) – видовое распределение техноценоза;

rji – ранг i-го вида по j-му параметру;
W* – суммарный параметрический ресурс, требуемый техноценозу для выполнения его предназначения;
x – непрерывный аналог ранга;
y – мощность популяции видов техники.

Рис. 3.13. Параметрический синтез в техноценозе
В качестве ограничений используется принцип равномощности параметров техноценоза, также являющийся следствием закона [19,20]:
*
 rji 1
   rji 1

  ( x )dx     ( x )dx   W  const ,
  j
  j

 2
j1 rji

 j1  rji



где

rji
 j (r )

–
–

(3.40)

ранг i-го вида техноценоза по j-му параметру;
ранговое параметрическое распределение особей техноценоза по j-му видообразующему параметру;

– 239 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

 j (r )

–

x
W*

–
–

ранговое параметрическое распределение особей техноценоза по j-му функциональному параметру;
непрерывный аналог ранга;
суммарный параметрический ресурс, требуемый техноценозу для выполнения его предназначения.

Критерий (3.34) предполагает многомерную оптимизацию с варьированием континуума параметров. Однако на практике оптимизационный
процесс может быть существенно упрощен, если в ходе синтеза будет учитываться только один лидинговый параметр. В этом случае в качестве целевой функции и ограничений применяется критериальная система, являющаяся прямым следствием приведенного выше уравнения (3.39) [20]:


 max;
H  (
  ,  ( rВi ),M[ Wj ( rji )]) var

r
 Wj ji 1
    Wj ( x )dx  const ;
rji
 



rji    ( x )dx ;

rBi

*
*
Wjk   Wjk   Wjk   Wjk  ;

i  1...   ;
k  1... K ,
где

H

(rBi )
rBi
M[ Wj (rji )]

–
–
–
–
–

rji –
W j –
Wj ( x ) –

( x ) –
x –

(3.41)

энтропия техноценоза (подробно см. [12,20,28,41]);
общее количество видов техноценоза;
количество особей i-го вида в техноценозе;
видовой ранг i-го вида техноценоза;
математическое ожидание значения j-го параметра
для популяции особей i-го вида;
начальный ранг i-го вида по j-му параметру на ранговом параметрическом распределении;
суммарный параметрический ресурс техноценоза
по j-му параметру;
ранговое параметрическое распределение особей
техноценоза по j-му параметру;
ранговое видовое распределение техноценоза;
непрерывный аналог ранга;

– 240 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

Wjk  – суммарный параметрический ресурс k-го пространственно-технологического кластера (объекта) [20]
техноценоза по j-му параметру;
W jk*  – суммарный параметрический ресурс по j-му параметру, необходимый k-му объекту техноценоза
для выполнения предназначения;
 – знак логической дизъюнкции;
K – общее количество объектов в техноценозе.

Энтропия распределения по видам, суммарный параметрический ресурс по j-му параметру и общее количество видов техноценоза определены
в [12] (дополнены в [19,20]) и могут быть получены следующим образом:








 r   r   
H       Bi ln  Bi   ,
i 1 
x dx   x dx  
 

0

 0

(3.42)



    y dy ,

(3.43)

0

где

( y) – видовое распределение техноценоза;
y – мощность популяции,


Wj   Wj x dx .

(3.44)

0

Условия системы (3.41) задают следующий критерий оптимизации.
Путем перебора видов техники из имеющейся в распоряжении номенклатуры осуществляется варьирование: общего количества видов в техноценозе, а также мощности популяций и средних значений видообразующих
параметров выбранных видов техники. Целью оптимизационного процесса
является достижения максимума энтропии техноценоза при равномерном
распределении параметрического ресурса между популяциями видов техники. Алгоритм оптимизации основан на фундаментальной связи между
параметрическим рангом рангового параметрического распределения техноценоза и видовым рангом его рангового видового распределения. В качестве параметрического ограничения рассматривается внешнее условие,
определяющее, что суммарный параметрический ресурс каждого про-

– 241 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

странственно-технологического кластера (объекта) техноценоза должен
быть предельно близким, но не меньшим требуемого значения, в свою
очередь задаваемого технологическими ограничениями. Областью определения целевой функции является параметрическая система имеющейся в
распоряжении номенклатуры технических изделий, которыми может быть
насыщен техноценоз, а также его пространственно-технологическая структура. Следует отметить, что в случае оптимизации по видообразующему
параметру в качестве целевой функции может использоваться как первое
условие системы (3.41), так и второе (в [12] показано, что они тождественны). При оптимизации по функциональному параметру, в качестве целевой
функции может быть использовано только первое условие (3.41), т.к. в
этом случае нет возможности определить границы интегрирования при
вычислении суммарного видового параметрического ресурса.
Упрощенный вариант параметрического синтеза заключается в том,
что в совмещенной системе координат строятся ранговое видовое и ранговое параметрическое распределения, а также график, связывающий параметрический и видовой ранги техноценоза. В отличие от процедуры параметрического нормирования, где распределения строятся на основе обработки статистических данных по реально существующему техноценозу, в
процедуре параметрического синтеза ранговые распределения генерируются на основе численной реализации уравнений закона оптимального построения с учетом внешних параметрических ограничений. Внешние ограничения позволяют построить первичное ранговое распределение, соответствующее ресурсным требованиям объектов техноценоза по лидинговому параметру. Лидинговый параметр может быть определен в системе
исходных данных либо должен быть выбран в рамках предварительного
параметрического анализа. Затем осуществляется построение рангового
видового распределения, соответствующего первичному ранговому параметрическому. Далее строится вторичное ранговое параметрическое распределение, устанавливается связь между параметрическим и видовым
рангами и формируется номограмма, по которой осуществляется синтез
оптимальной видовой структуры техноценоза. Делается это в рамках алгоритма, состоящего из описанных ниже основных этапов [19,20].
1. Построение первичного рангового параметрического распределения техноценоза по значениям ресурса, необходимого пространственнотехнологическим кластерам для выполнения предназначения:

W*  f (r * ) ,
где

(3.45)

W* – ресурс первичного параметрического распределения;
r * – параметрический ранг первичного распределения.
– 242 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

2. Аппроксимация первичного рангового параметрического распределения и определение параметров его аппроксимационной формы:

W 
*

W1*
r

где

*
* W

,

(3.46)

W1* – «первая точка» первичного распределения;
*W – ранговый коэффициент первичного распределения.

3. Задание граничных точек на первичном распределении, в качестве
которых используются значения максимального и минимального ресурса,
необходимого пространственно-технологическим кластерам:
*
*
Wmax
и Wmin .

(3.47)

4. Определение общего количества видов техноценоза как отношения суммарного ресурса, необходимого пространственно-технологическим
кластерам для выполнения предназначения, к максимальному ресурсу:

W*
s    * ,
Wmax

(3.48)

  – общее количество видов техноценоза, определя-

где

емое по видовому распределению (см. (3.43));

W*



K

 Wk*

k 1

K

– суммарный ресурс, необходимый всем объектам
техноценоза;
– общее количество объектов в техноценозе.

5. Определение ресурса, приходящегося на популяцию i-го вида техники в техноценозе, который равен максимальному ресурсу, необходимому самому крупному пространственно-технологическому кластеру:
*
Wi  Wmax
.

(3.49)

6. Определение численности самого массового вида как отношения
ресурса, приходящегося на популяцию вида, к минимальному ресурсу, необходимому самому малому пространственно-технологическому кластеру:

– 243 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

 max 

Wi
.
*
Wmin

(3.50)

7. Определение граничных точек на ранговом видовом распределении техноценоза, имеющих координаты (1; численность самого массового
вида техники) и (общее количества видов в техноценозе; 1):

1;  max  и s ;1 .

(3.51)

8. Реализация оптимизационного процесса, варьирующего общую
численность особей в техноценозе в границах от единицы до максимально
возможного значения, с целью максимизации энтропии для построения оптимального рангового видового распределения, проходящего через полученные граничные точки на ранговом видовом распределении:
s 


i  i  
  
ln 
var
 max ,
H     

i 1   
   


 o

o
o

(
1
)




(
s
)

1
;

    f (rB ) , (3.52)
max






1
...
(
s


);
 

max





где

H
i

o (rB )
rB



– энтропия, рассчитанная для численности видов;
– мощность популяции i-го вида;
– общее количество особей в техноценозе;
– оптимальное ранговое видовое распределение;
– видовой ранг рангового видового распределения.

9. Аппроксимация полученного оптимального рангового видового
распределения и определение параметров его аппроксимационной формы:

 
o

o1
rB

где

o

,

o (rB ) – оптимальное ранговое видовое распределение;
o1;  o – параметры распределения.
– 244 –

(3.53)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 3 Параграф 4

10. Окончательное определение общего количества особей техноценоза как суммы значений функции оптимального рангового видового распределения в зависимости от видового ранга, при условии, что видовой
ранг меняется от единицы до общего количества видов техноценоза:

n

o

s

  o (i) .

(3.54)

i 1

11. Определение граничных точек на вторичном ранговом параметрическом распределении техноценоза, имеющих следующие координаты:
(1; максимальное значение ресурса, заданное ранее на первичном распределении) и (общее количества особей; минимальное значение ресурса):
*
1; W  и  n ; Wmin
.
*
max

(3.55)

12. Расчет параметров аппроксимационной формы вторичного распределения путем решения (применительно к двум известным граничным
точкам) системы из двух балансных уравнений, связывающих расчетные
значения численности особей и уровня видообразующего параметра:

ln  P1      ln WP1 ,

ln       ln W ; 
W1 



P2
P2
,


W

,


*  W
W 
1 W



;
W

W
,
r 

max
P1
min 
 P1
*
 P 2  1; WP 2  Wmax ; 
где

(3.56)

 и  – коэффициенты балансного уравнения, в выражения
которых подставляются параметры оптимального
рангового видового распределения (см. (3.38));
 P ; WP – расчетные значения;
W(r) – вторичное параметрическое распределение;
W1 ;  W – параметры его аппроксимационной формы.

13. Установление связи между параметрическим и видовым рангами
путем определения общей численности особей за соответствующим видовым рангом на оптимальном ранговом видовом распределении:

rP 

s

 o (i) ,

i  rBP

– 245 –

(3.57)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 3 Параграф 4

rP – определяемое значение параметрического ранга;
s – общее количество видов в техноценозе;
rBP – задаваемое значение видового ранга (от 1 до s );
o (i) – численность особей, определяемая для i-го ранга.

14. Разработка номограммы, объединяющей оптимальное ранговое
видовое и вторичное ранговое параметрическое распределения, а также
график, связывающий параметрический и видовой ранги.
15. Формирование оптимального видового разнообразия на основе
выбора из имеющейся номенклатуры тех видов техники, которые в максимальной степени удовлетворяют полученной номограмме.
16. Насыщение пространственно-технологических кластеров техноценоза видами техники в соответствии с рекомендациями, определяемыми,
с одной стороны, полученным с помощью номограммы оптимальным видовым разнообразием, а с другой – внешними параметрическими ограничениями, задаваемыми технологическими особенностями функционирования самих пространственно-технологических кластеров техноценоза.
Таким образом, для эффективного управления современным техноценозом всем руководителям от мастера ЖЭУ до губернатора, от начальника отдела до министра, от начальника смены до генерального директора
надо овладевать и внедрять новую методологию, основанную на техноценологических подходах и ранговом анализе. Это позволит корректно в реальном масштабе времени обрабатывать поступающую информацию, постоянно видеть свой техноценоз как целостную систему и быстро принимать адекватные управленческие решения. Одной из наиболее мощных оптимизационных процедур рангового анализа, нацеленных на комплексное
оптимальное развитие уже существующего техноценоза, является параметрическое нормирование. В отдельных случаях, когда осуществляется
проектирование еще не существующего техноценоза (так сказать, «с нуля»), может эффективно применяться разновидность параметрического
нормирования – процедура параметрического синтеза, которая основывается на уравнениях закона оптимального построения техноценозов и реализуется в рамках сложного многопараметрического оптимизационного
процесса. Упрощенный прикладной вариант параметрического синтеза
осуществляется с помощью однопараметрического алгоритма, состоящего
из шестнадцати этапов. Основным содержанием предлагаемого алгоритма
является установление связи и оперирование первичным ранговым параметрическим, оптимальным ранговым видовым и вторичным ранговым
параметрическим распределениями техноценоза, а также фундаментальной
зависимостью между параметрическим и видовым рангами.

– 246 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

4. ЗАКОН ОПТИМАЛЬНОГО ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ
В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ
4.1. Методика оптимального управления
электропотреблением
Основу энергосбережения составляет планомерная реализация широкого комплекса технических и технологических мер, которым должна
предшествовать оптимизация электропотребления (оптимальное управление электропотреблением) инфраструктуры на системном уровне. Ее целью является упорядочение электропотребления объектами инфраструктуры, экономия направленных на оплату за потребленную электроэнергию
средств, полученная за счет организационных мероприятий, а также создание научно обоснованных предпосылок для проведения целенаправленных
углубленных энергетических обследований с последующей реализацией
технических и технологических мер по энергосбережению. Под инфраструктурой в данном случае понимается техноценоз (регион в целом, город, район, крупное предприятие, фирма, группировка войск, сеть магазинов или заправочных станций и т.п.) [11,12,14,19,20,28].
Общая методология исследований в области энергосбережения в соответствии с введенной ранее стратификацией [12,19,20] может быть
условно разделена на три системных уровня (рис. 4.1). Первый уровень соответствует исследованиям, нацеленным на конкретные технические и
технологические разработки, способствующие снижению объемов электропотребления (трансформаторы, линии, светотехника, электропривод,
электротехнологии и т.д.). В основе методологии здесь лежит имитационное моделирование, которое базируется на аксиоматике гауссовых распределений. На третьем уровне осуществляется стратегическое планирование
и прогнозирование в электроэнергетике (оперативное управление, маневрирование максимумами нагрузки, регулирование потоков реактивной
мощности и т.д.). Здесь, в дополнение к гауссовой методологии первого
уровня, находит применение методология исследования операций, которая
в основном базируется на эвристических и алгоритмических процедурах.
Связующим звеном является промежуточный (второй) уровень исследований в области энергосбережения. На нем осуществляется оптимизация электропотребления техноценозов в целом. В качестве методологической основы на этом уровне применяется ранговый анализ. Именно этот
уровень является ключевым при построении методологии управления
электропотреблением. Учитывая принципиальные концептуальные и методологические отличия, лежащие в основе исследований на втором
уровне, он рассматривается как системный по отношению к уровню иссле-

– 247 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

дований, касающихся конкретных технических и технологических решений в области энергосбережения [20].

Рис. 4.1. Методологические уровни исследования
в области энергосбережения
Оптимизация электропотребления на системном уровне осуществляется в рамках связанной методики, включающей ряд этапов (рис. 4.2)
[19,20]. На этапе анализа электропотребления техноценоза по специально
разработанным формам запроса осуществляется сбор данных о потребителях электроэнергии. Это позволяет получить развернутую картину электропотребления (с историей на глубину 5 – 6 лет и более), выявить объекты, которые обеспечиваются электроэнергией с нарушением существующих организационно-технических требований, подготовить электронную
базу данных для многофакторного анализа. Рекомендуется собранные данные представлять в виде информационно-аналитического комплекса.
Информационно-аналитический комплекс «Модель оптимального
управления электропотреблением техноценоза» представляет собой развитую базу данных по электропотреблению объектов, включающую банк и
систему управления данными, а также расчетные и графические модули.
Комплекс может успешно использоваться при планировании и прогнозировании, а также позволяет оперативно отслеживать информацию о потребителях электроэнергии, обновлять исходные данные для анализа в реальном масштабе времени. По запросу оператора из базы может быть получена информация о потребителях электроэнергии с необходимой степенью
детализации или обобщения (подробнее – см. приложение 2 в [20]).

– 248 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

Рис. 4.2. Общая методика оптимального управления
электропотреблением техноценоза
На этапе статистического анализа и построения эмпирической модели процесса электропотребления осуществляется полномасштабная статистическая обработка данных по электропотреблению, которая включает
взаимосвязанные процедуры рангового и кластерного анализа. Ранговый
анализ позволяет упорядочивать информацию, выявлять в динамике и
наглядно представлять объекты с аномальным электропотреблением, эффективно осуществлять прогнозирование электропотребления отдельными
объектами и техноценозом в целом. Кластерный анализ позволяет разбивать объекты по группам и осуществлять нормирование электропотребления в каждой группе с подробным статистическим описанием норм.
С целью повышения точности расчетов стандартные процедуры рангового анализа дополняются соответствующими тонкими процедурами:
верификацией базы данных, а также дифлекс-, GZ-, ASR-анализом рангового параметрического распределения (рис. 4.3).
В основе рангового анализа лежит техноценологический подход и
теория безгранично делимых ранговых распределений [20,28]. Получение
ранговых распределений осуществляется по результатам аппроксимации
отранжированных экспериментальных данных по электропотреблению
объектов техноценоза. При выделении объекта реализации методологии

– 249 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

оптимального управления электропотреблением следует обращать внимание на корректность базы данных по электропотреблению, а также ее строгое соответствие статистическим критериям Н-распределения [12,20,28].
Оценка корректности базы данных осуществляется в рамках первой тонкой процедуры рангового анализа – верификации (рис. 4.3).

Рис. 4.3. Тонкие процедуры рангового анализа
Как показывает опыт, далеко не всегда исходные данные, используемые для управления электропотреблением техноценоза, оказываются
вполне корректными, что значительно снижает достоверность интервального оценивания, прогнозирования и нормирования. Следовательно требуется предварительная верификации базы данных, которая включает следующие процедуры: 1) устранение нулевых данных; 2) устранение явно
ошибочных данных (выбросов); 3) устранение абсолютно равных данных;
4) восстановление утерянных данных; 5) проверка на Н-распределение.
Нулевые и абсолютно равные данные являются первым признаком некорректности базы, что очевидно даже с точки зрения физического смысла.
Кроме того, подобные данные очень плохо обрабатываются компьютерными программами. Выбросы в данных являются следствием грубых ошибок при фиксации параметров обслуживающим персоналом либо сбоев в
работе технических средств измерений. Наконец, утеря данных может
произойти как по вине персонала, так и по причине тяжелых сбоев в работе серверов, на которых хранятся базы. В ряде случаев требуется просто

– 250 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

корректное наращивание базы данных на несколько лет «назад». Необходимо отметить, что верификация не является обязательной процедурой,
однако она всегда должна применяться в том случае, если есть хотя бы малейшее сомнение в корректности исходных данных. Подробно верификация базы данных рассмотрена на конкретном примере в [20].
Проверка соответствия данных критериям Н-распределения заключается в проверке совместного выполнения двух гипотез. Во-первых, совокупность данных не подчиняется нормальному закону и, во-вторых, данные являются значимо взаимосвязанными. В случае если обе гипотезы выполняются, появляется возможность утверждать, что исследуемый объект
является техноценозом, и его данные по электропотреблению могут обрабатываться методами рангового анализа. Проверка гипотезы о несоответствии генеральной совокупности данных по электропотреблению нормальному распределению осуществляется при помощи критерия Пирсона,
а также методом спрямленных диаграмм. Исследование взаимосвязанности
техноценоза выполняется с помощью коэффициента конкордации, выборочного коэффициента ранговой корреляции Кендалла, а также выборочного коэффициента линейной корреляции. Методика расчетов и интерпретация соответствующих параметров изложены в работах [19,20,23,24,52].
Кроме того, подробно данная процедура рассмотрена в [20].
Как показано в [20], строго математически каждое ранговое распределение в графической форме представляет собой совокупность точек, получаемых по эмпирическим данным. Точки – результат анализа табулированного рангового распределения техноценоза. С точки зрения последующей оптимизации, большое значение имеет аппроксимация эмпирических
распределений. Ее задача заключается в подборе аналитической зависимости стандартной гиперболической формы, наилучшим образом описывающей совокупность точек (подробнее – см. работу [20]).
Ключевой процедурой рангового анализа является интервальное
оценивание рангового параметрического распределения по функциональному параметру (рис. 4.4) [20]. По общему определению интервальное
оценивание – процедура оптимального управления ресурсами техноценоза,
заключающаяся в определении точек эмпирического рангового параметрического распределения по исследуемому функциональному параметру, выходящих за пределы гауссового переменного доверительного интервала,
построенного относительно аппроксимационной кривой распределения.
Точки, выходящие за пределы доверительного интервала, фиксируют объекты техноценоза, аномально потребляющие ресурс. При этом если точка
находится ниже доверительного интервала, то считается, что объект потребляет ресурсы аномально мало, а если выше интервала, то аномально
много. В обоих случаях объект нуждается в углубленном обследовании с
целью выявления причин его аномального состояния. Очевидно, что целью

– 251 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

процедуры интервального оценивания в нашем случае является определение объектов, аномально потребляющих электроэнергию.

Рис. 4.4. Определение объектов с аномальным
электропотреблением
Ранговое параметрическое распределение разбивается на ряд участков с таким расчетом, чтобы, во-первых, на каждом участке было не менее
10 – 12 точек, а во-вторых, отклонения значений экспериментальных параметров от соответствующих теоретических значений, определяемых аппроксимационной кривой, были распределены внутри участка по нормальному закону. Для каждого участка можно записать уравнение [15,20,23]:

 /   1 p d / 2,
где



–

() –

(4.1)

ширина доверительного интервала в одну сторону
от аппроксимационной кривой;
среднеквадратичное отклонение экспериментальных точек от теоретической кривой (в расчетах
принимается стандарт);
обратная функция Лапласа;

 1 () –
p d – априорно принимаемая доверительная вероятность.
– 252 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

В (4.1) применяется стандартная функция Лапласа [23]:

1  x 2 / 2
() 
dx.
e
2 0

(4.2)

Решение уравнения (4.1) позволяет определить ширину доверительного интервала на каждом из участков разбиения. Последующая аппроксимация значений на границах участков дает переменный доверительный
интервал распределения. Учитывая принятые выше допущения относительно экспериментальных точек, выходящих за пределы доверительного
интервала, можно сделать следующие выводы. Если точка входит в доверительный интервал, то в пределах гауссового разброса параметров можно
судить, что данный объект потребляет электроэнергию нормально для своего участка разбиения рангового распределения. Если точка находится ниже доверительного интервала, то это, как правило, свидетельствует о
нарушении нормального технологического процесса электропотребления
на данном объекте (частые отключения электроэнергии, неплатежи, избыточная экономия и т.п.). Если точка находится выше интервала, то на соответствующем объекте имеет место аномально большое потребление электроэнергии. Именно на эти объекты в первую очередь должно нацеливаться углубленное энергетическое обследование (энергоаудит). Последовательная (на протяжении ряда лет) реализация методологии совместно с
оцениванием жизнеспособности объектов по электропотреблению
[14,15,19,20] позволит каждый раз целенаправленно воздействовать на
наиболее «слабые» объекты, при этом средства, нацеленные на проведение
энергетических обследований, будут расходоваться наиболее эффективно,
а общее электропотребление техноценоза будет постоянно снижаться.
Для более тонкой настройки процедур управления электропотреблением на этапе интервального оценивания проводится дифлекс-анализ (Deflexion analysis) распределения (рис. 4.3). Его целью является разработка
оптимального плана энергетических обследований «аномальных» объектов
на среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). При этом предполагается,
что основным индикатором дифлекс-анализа является отклонение эмпирического значения электропотребления «аномального» объекта от верхней
границы переменного доверительного интервала (рис. 4.5) [20].
Очевидно, что с точки зрения методологии энергосбережения и оптимального управления электропотреблением наибольший интерес представляют «аномальные» объекты, электропотребление которых выше
верхней границы переменного доверительного интервала. Из рисунка 4.5
видно, что «степень аномальности» k-го объекта техноценоза с точки зре-

– 253 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

ния его электропотребления в этом случае может характеризоваться абсолютным дифлекс-параметром:

Wk  Wk  W B (rk ),
где

Wk

–

W(r)

–

rk
W B (rk )

–
–

(4.3)

эмпирическое значение электропотребления k-го
объекта техноценоза;
ранговое параметрическое распределение объектов техноценоза по электропотреблению с рангом
r;
ранг k-го объекта на распределении W(r);
значение электропотребления объекта, соответствующее k-му рангу на верхней границе переменного доверительного интервала.

Рис. 4.5. К вопросу определения отклонения эмпирического значения
электропотребления «аномального» объекта от верхней
границы переменного доверительного интервала
В процессе анализа можно вести речь также и об относительном
дифлекс-параметре k-го объекта:

– 254 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

Wko

Wk  W B (rk )

.
Wk

(4.4)

Значения электропотребления, соответствующие k-му рангу на верхней и нижней границах переменного доверительного интервала рангового
распределения (см. рис. 4.5), определяются следующим образом:

где

 B
 1 (p  ) k 
;
W (rk )  W (rk ) 
2
(4.5)

1



(
p
)


k
W H (r )  W (r ) 
,
k
k

2
–
значение
электропотребления
на аппроксимациW(rk )

онной кривой рангового распределения, соответствующее рангу rk ;
 1 () – обратная функция Лапласа, задающая верхнюю
и нижнюю границы доверительного интервала
(см. выражение (4.2));
p  – априорно принимаемая (как правило, 95 %-ная)
доверительная вероятность;
[ k ] – эмпирический стандарт рангового распределения в параметрическом кластере k-го объекта.

Следует отметить, что для сравнения объектов в пределах одного параметрического кластера на фиксированном временном интервале можно
использовать относительный дифлекс-параметр. Однако для более тонкой
оценки следует осуществлять процедуру ранжирования аномальных объектов по абсолютному дифлекс-параметру с последующей аппроксимацией и получением рангового параметрического распределения. Это позволит определить интегральный дифлекс-параметр техноценоза:


W   W (rD )drD ,
где

W(rD )

(4.6)

0

–

ранговое параметрическое распределение «аномальных» объектов техноценоза по абсолютному дифлекс-параметру с рангом rD .

Аппроксимация распределения обычно осуществляется с помощью
стандартной гиперболической формы с параметрами W1 и  D :

– 255 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

W 

W1
.
rDD

(4.7)

Дальнейший анализ техноценоза заключается в получении ключевых
динамических дифлекс-функций:

W ( t );

W1 ( t );
 ( t ),
 D
где

t

–

(4.8)

время функционирования техноценоза.

Реализация процедур прогнозирования применительно к функциям
(4.8) позволяет оценить динамику «аномальных» объектов, а также разработать программу углубленных энергетических обследований на среднесрочную перспективу, реализующую критерий:



t



W
(
r
)
dr
 
D
D   min,
t 1  0

m

где

(4.9)

W t (rD ) – ранговое параметрическое распределение «аномальных» объектов техноценоза по абсолютному дифлекс-параметру на t-ом временном интервале;
m – количество анализируемых временных интервалов.

Прогнозирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении вероятных значений функциональных параметров в будущем. Применительно к техноценозу прогнозирование может осуществляться G-методами (Gauss-методами, основанными на гауссовой математической статистике), Z-методами (Zipf-методами,
основанными на ципфовой математической статистике) и синтетическими
GZ-методами, органично сочетающими их достоинства. Однако GZпрогнозирование предполагает выполнение предварительной процедуры
верификации, реализуемой методами GZ-анализа техноценоза (Gauss-Zipf
analysis), в основе которого лежит процедура оценки системного параметрического ресурса кластеров объектов. Прогнозирование может выполняться на основе статической модели, корректно отражающей процесс потребления ресурса техноценозом на год вперед. Динамическое стохастическое моделирование, учитывающее вероятные изменения в системе исходных данных, позволяет осуществлять прогноз потребления ресурса техноценозом на среднесрочную перспективу (5 – 7 лет) [20].

– 256 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

Итак, прогнозирование электропотребления объектов техноценоза
осуществляется на основе синтетической GZ-методологии, сочетающей
достоинства как традиционных (гауссовых), так и техноценологических
(ципфовых) методов. На рисунке 4.6 приведена структура прогнозной базы
данных по электропотреблению.

Рис. 4.6. Структура прогнозной базы данных по электропотреблению:
Wkm – электропотребление k-го объекта в (t – m)-ом году
Предварительно осуществляется выделение из состава базы данных
техноценоза следующих информационных подсистем. Фактические известные данные по электропотреблению в текущем году составляют «Вектор верификации». Прогнозируемые данные в будущем году определяются
как «Вектор прогнозирования». Все остальные известные данные образуют
«Матрицу данных» (рис. 4.6) (подробнее – см. п. 4.7 в [20]).
Процесс прогнозирования электропотребления объектов техноценоза
реализуется в два взаимосвязанных этапа. На первом этапе в качестве базы
прогнозирования используется матрица данных, применительно к которой
реализуются последовательно все имеющиеся в распоряжении методы
прогнозирования. Статистическое сравнение полученных прогнозных результатов с соответствующими данными вектора верификации позволяет
для каждого из объектов определить наиболее эффективный метод. Затем

– 257 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

на втором этапе прогнозирования вектор верификации присоединяется к
матрице данных и осуществляется окончательный прогноз электропотребления, причем процедура для каждого объекта осуществляется именно тем
методом, который на первом этапе был определен для него как наиболее
эффективный. Как уже сказано выше, данная методология прогнозирования электропотребления техноценоза в работе [20] впервые названа автором GZ-методом. В базе данных прогнозирования могут использоваться
самые различные известные методы. В любом случае в процессе реализации GZ-алгоритма выбирается наиболее эффективный из них.
Для прогнозирования электропотребления объектов G-методами в
основном используются нелинейные многочлены. В случае необходимости
может быть применено линейное или экспоненциальное сглаживание модели, что несколько повышает точность расчетов. В процессе прогнозирования электропотребления техноценоза Z-методами должны учитываться
техноценологические свойства, сводящиеся в конечном итоге к понятию
устойчивости гиперболических ранговых параметрических распределений
(рис. 4.7). Полная совокупность методов прогнозирования, используемых
при моделировании процессов управления электропотреблением, составляет так называемый GZ-модуль прогнозирования, который ранее подробно разобран в ряде авторских работ (подробнее – см. [20]).

Рис. 4.7. Прогнозирование электропотребления
техноценоза Z-методами

– 258 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

После получения GZ-методами прогнозных значений электропотребления для каждого объекта в отдельности, для техноценоза в целом
строится прогнозное ранговое параметрическое распределение. Суммарное
электропотребление определяется на основе численной реализации:


W0 P
dr ,
P
0 r

W  
где

W0 P и P

–

(4.10)

прогнозные параметры распределения,

по эмпирическому выражению:
n

W   WPk ,
где

(4.11)

k 1

n – общее количество объектов техноценоза;
WPk – прогнозное электропотребление k-го объекта.

Как показано в работе [20], погрешность прогнозирования электропотребления GZ-методами для отдельных объектов может составить всего
4 – 10 %. При этом погрешность прогноза для техноценоза в целом, как
правило, не превышает 1,5 – 2 %.
В процедуре прогнозирования существенную сложность составляет
операция выбора G- или Z-методологии. Предлагается выбор осуществлять
на основе введенного автором тонкого GZ-анализа рангового параметрического распределения (рис. 4.3, 4.8), а в качестве критерия выбора метода
рассматривать соотношение объемов гауссового и системного ресурсов
кластеров техноценоза [20].
При этом гауссовый ресурс определяется следующим образом:

 r2 g


WG   W (r )dr   (r2  r1 ) W2 ,
r

1

где

W(r)

–

W g (r )

–

W2

–

(4.12)

ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению;
гауссовое распределение, соответствующее
кластерному распределению параметров в ранговой
дифференциальной форме;
значение электропотребления, соответствующее
правой ранговой границе кластера.

Системный ресурс кластера техноценоза равен (рис. 4.8):

– 259 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

r2

WZ   ( W(r )  W g (r ))dr.

(4.13)

r1

Рис. 4.8. К вопросу выбора G- или Z-метода прогнозирования
по критерию соотношения объемов гауссового
и системного ресурсов кластеров
В качестве интегрального критерия выбора метода прогнозирования
в рамках GZ-методологии может применяться следующая альтернатива:

 WG
 W C  G  method ;

 WZ
W
 G  W C  Z  method ,

 WZ
где

WC

(4.14)

– критериальное значение соотношения GZ-ресурсов.

Следует отметить, что критериальное значение соотношения GZресурсов в выражении (4.14) определяется отдельно для каждого параметрического кластера техноценоза на основе предварительной юстировки базы методов прогнозирования к базе данных по электропотреблению.

– 260 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

В работе [20] методология GZ-анализа обобщена и существенно детализирована. В частности, показано, что GZ-анализ может реализовываться в двух вариантах, первый из которых является упрощенным эвристическим, а второй – основным критериальным. Эвристический вариант
как основной метод прогнозирования применяется только для оценочных
расчетов, причем на сравнительно небольших базах данных. Кроме того, с
помощью него на предварительном этапе синтезируется так называемая
GZ-матрица методов прогнозирования, необходимая для процедуры юстировки ключевых параметров критериального варианта GZ-анализа. Критериальный вариант GZ-анализа позволяет еще до начала собственно процедуры прогнозирования осуществить выбор G- или Z-методологии, что существенно ускоряет расчеты и повышает их точность (положительный эффект пропорционален размерам базы данных). Как следует из закона оптимального построения техноценозов, в качестве критерия выбора метода
следует рассматривать соотношение объемов системного и гауссового ресурсов кластеров, которое называется коэффициентом когерентности и показывает степень согласованности поведения объекта по отношению к
техноценозу. При сравнительно больших значениях коэффициента лучше
работают G-методы, в противном случае – Z-методы. В работе [20] даны
расчетные методики, позволяющие применять коэффициент на практике.
Нормирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении статистических параметров
(эмпирического среднего и стандарта) кластеров техноценоза, выделенных
на ранговом параметрическом распределении по исследуемому функциональному параметру. Кластеризация объектов техноценоза осуществляется
методами кластерного анализа и позволяет выделить группы объектов, которые на определенном временном интервале потребляют ресурс сходным
образом (рис. 4.9). Как показали многочисленные исследования, процедура
нормирования в сочетании с прогнозированием позволяет предъявлять
объектам научно обоснованные нормы расходования ресурсов.
В соответствии с [20] кластер-процедуры реализуются на пространстве экспериментальных данных по электропотреблению объектов техноценоза в соответствии с критерием качества разбиения на классы, который
на фиксированном множестве f-разбиений (r1 , W1 ), (r2 , W2 ),..., (rk , Wk )
на заданное число классов S1 , S2 ,..., Sn

Sf  (S1 , S2 ,..., Sn )
выглядит следующим образом:

– 261 –

(4.15)

В.И. Гнатюк, 2014



2



d
(
r
,
W
),
(
r
,
W
)

 E i i j j   extr , (4.16)
f 1 ( ri , Wi ), ( rj , Wj )Sf

d E ((ri , Wi ), (rj , Wj )) – взвешенное евклидово расстояние

Q(S) 
где

Глава 4 Параграф 1
n





между полученными точками.

Рис. 4.9. Нормирование электропотребления
объектами техноценоза
Кластер-процедура (4.15) дополняется проверкой расстояния между
классами S f и Sm , измеренного по принципу «ближнего соседа». При
этом циклично реализуется критерий:

min (Sf , Sm )  mind(rf , Wf ), (rm , Wm )  (

 max .
r , W )S , ( r , W )S
f

f

f

m

m

m

(4.17)
По результатам кластер-анализа объекты техноценоза разбиваются
на группы (классы, кластеры) по «сходному» электропотреблению. После
этого возникает возможность определения норм электропотребления внутри каждой из групп. Норма представляет собой среднее и эмпирический
стандарт, определяемые на выборке значений электропотребления рас-

– 262 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

сматриваемой группы. Количество групп разбиения целесообразно иметь
таким, чтобы в наиболее многочисленные из них входило не более 10 – 12
объектов. Среднее электропотребления для s-ой группы объектов определяется следующим образом:
rs

Ws 
где

rs 1 и rs

–

W0 и 
ns
Wi

–
–
–

W0
 r  dr
rs1
rs  rs 1

1 ns
  Wi ,
n s i 1

(4.18)

левая и правая ранговые границы нормируемой
группы объектов на распределении;
параметры рангового распределения;
количество объектов в s-ой группе;
эмпирическое значение электропотребления i-го
объекта техноценоза.

Эмпирический стандарт для этой же группы объектов:

1 ns
s 
( W s  Wi ) 2 .

n s  1 i 1

(4.19)

Классические процедуры кластер-анализа, будучи применены в рамках процедуры нормирования объектов техноценоза, дают неплохие результаты, однако обладают существенным недостатком. Они усредняют
анализируемый параметр в пределах кластера на основе гауссовой математической статистики и тем самым не учитывают системный ресурс параметрического кластера (см. рис. 4.8). Устраняется данный недостаток в
рамках процедуры ASR-анализа (Adding System Resource analysis), являющейся тонким дополнением к нормированию (рис. 4.3 и 4.10) [20].
Реализация процедуры ASR-анализа в данном случае заключается в
добавлении к прогнозируемому среднему нормы электропотребления объекта соответствующей его рангу ASR-нормы:
ASR

Wk
где

ASR

Wk

Wk

 W k  ( W(rk )  W g (rk )),
–
–

W(rk )  W g (rk ) –

(4.20)

результирующее среднее нормы для k-го
объекта техноценоза с учетом ASR-нормы;
среднее нормы k-го объекта, полученное по
результатам процедуры нормирования;
ASR-норма k-го объекта (см. (4.13)).

– 263 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1

Рис. 4.10. К вопросу добавления системного ресурса к нормам
по электропотреблению в рамках ASR-анализа
ASR-нормирование электропотребления техноценоза на эмпирическом материале всей имеющейся базы позволяет закрепить за каждым объектом на каждом временном интервале индивидуальную норму электропотребления. Процедура аппроксимации дает функции зависимости среднего
и стандарта нормы k-го объекта во времени:

W ASR
( t );
k

 k ( t ),
где

t

–

(4.21)

время функционирования техноценоза.

Реализация процедур прогнозирования применительно к функциям
(4.21) позволяет оценить динамику норм электропотребления объектов, а
также разработать программу нормирования на среднесрочную перспективу, реализующую критерий (подробнее – см. работу [20]):

– 264 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 1
m n

  W kt
где

ASR

 min,

(4.22)

t 1 k 1

– ASR-среднее нормы электропотребления k-го объекта
на t-ом временном интервале;
m – количество анализируемых временных интервалов;
n – количество объектов техноценоза.

ASR
W kt

Представляется важным понимать, что объекты в процедуре нормирования электропотребления группируются не по отраслевому или технологическому принципу, а по сходному процессу электропотребления. Следует также отметить, что получаемые таким образом нормы эффективны
только для исследуемого техноценоза и не применимы для других, однако
для данного техноценоза они надежны и устойчивы. В любом случае их
можно непрерывно (помесячно, ежегодно) уточнять, одновременно с изменением базы данных по электропотреблению. В процессе практической
реализации методологии нормы электропотребления должны стать действенным инструментом управления и тарифной политики.
Особо следует оговорить так называемые удельные нормы электропотребления объектов техноценоза. Как представляется, удельные нормы,
образуемые как отношение электропотребления к лидинговому (наиболее
важному) технологическому показателю, неприменимы в процессе рангового анализа техноценозов. Основной причиной является то, что внутри
реального техноценоза практически никогда нет возможности определить
некий универсальный технологический показатель, общий для всех объектов. Если же речь идет о сравнении различных (даже принадлежащих к одной отрасли) техноценозов, то как показано в рамках классической технетики [28], подобная операция вообще не имеет смысла.
Таким образом, на этапе статистического анализа и построения эмпирической модели процесса электропотребления осуществляется глубокая обработка данных по электропотреблению объектов, которая включает
интервальное оценивание, прогнозирование и нормирование потребления
ресурсов. Интервальное оценивание выявляет в динамике и наглядно представляет объекты с аномальным электропотреблением. Прогнозирование
электропотребления отдельными объектами и техноценозом в целом осуществляется с использованием гауссовых и ципфовых методов. Кластерный анализ позволяет разбить объекты по группам и осуществить нормирование электропотребления объектов в каждой группе с подробным статистическим описанием норм. Более тонкий анализ рангового параметрического распределения позволяет существенно повысить эффективность
рангового анализа. Он осуществляется в рамках следующих процедур:
дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на
этапе прогнозирования) и ASR-анализа (на этапе нормирования).

– 265 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

4.2. Моделирование процесса электропотребления
Недостатками существующей методологии, основанной на статической модели [14-20,48-50], являются короткий горизонт прогнозирования
(1 – 2 года, после чего ошибка резко возрастает), а также невозможность
реализации критериев, основанных на корректном сравнении вариантов
управления электропотреблением. Устранение данных недостатков возможно лишь при условии создания динамической адаптивной модели, отражающей процесс электропотребления объектов техноценоза на среднесрочную перспективу (5 – 7 лет и более) (рис. 4.11).

Рис. 4.11. Общий алгоритм реализации динамической модели
электропотребления объектов техноценоза
Ключевым в модели является наличие динамической обратной связи,
корректирующей базу данных по электропотреблению на основе результатов текущего моделирования. Динамический характер придает система
входных параметров и стохастический аналитический аппарат, в основном
основанный на имитационных принципах моделирования. Корректирую-

– 266 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

щее воздействие заключается в дополнении исходной базы данных модели, реализованной на предыдущих временных шагах, информацией об
электропотреблении объектов техноценоза с учетом вероятных изменений
в активном и пассивном информационном поле, а также системе исходных
данных, характеризующих условия функционирования техноценоза на последующих временных шагах (рис. 4.11).
Моделирование электропотребления объектов техноценоза осуществляется с использованием стандартных преобразующих функций следующего вида [1,3,4,11,19,20,23,24,39,40,52,65,68]:

x  () ,

(4.23)

получаемых путем нелинейного преобразования функций распределения,
т.е. решения относительно базовой случайной величины x уравнения:
x

 f ( y)dy ,



(4.24)



где

 – случайное число, равномерно распределенное в интервале
от 0 до 1, генерируемое датчиком случайных чисел;
f (x) – функция плотности распределения величины x ;
y – абстрактная переменная интегрирования.

Функции плотности распределения вероятностей электропотребления при моделировании выбираются следующим образом. Если на объект
со стороны внутренней или внешней систем управления не оказывается
управляющее воздействие, направленное на внедрение энергосберегающих
технологий, то используется нормальный закон, если подобное воздействие оказывается – применяется закон Вейбулла – Гнеденко (рис. 4.12).
Итак, если электропотребление моделируется без управляющего
воздействия, то используется нормальный закон с плотностью [20,24]:

f (x) 
где

mx  M 
1

1
 x 2

 ( x  m x )2

e

x  D 

,

(4.25)



 xf (x )dx


1

2x 2

– первый начальный момент
распределения;



 (x  m x )

2

f ( x )dx – среднее квадратичное отклонение;



– 267 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

F( x ) 

1
2

x  mx
x





e

y2
2 dy

– функция распределения.



Рис. 4.12. Законы распределения, используемые
для моделирования электропотребления
При наличии управляющего воздействия для моделирования используется закон Вейбулла – Гнеденко с плотностью [20,24]:

x  1e  x  , x  0;
f (x)  
(4.26)
0, x  0,
 и  – параметры распределения
(,   0) ;

где



M 
k

D

k
 ( k



 1) – k-й начальный момент;

2
 
 

2 2 1
 1 
    2  2    – центральный момент;
  
  


( x )   x x 1e  y dy – гамма-функция Эйлера [23].
0

– 268 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

В ходе модельной реализации процесса электропотребления объектов техноценоза преобразующая функция общего вида (выражение (4.23))
используется следующим образом:
для нормального распределения:

w  m w   w  n (, m1 , 1 ) ,
где

w –

mw и w –

n (, m1 , 1 ) –
w  mw  w  –

(4.27)
реализуемое в модели значение электропотребления объекта;
математическое ожидание (среднее) и среднее
квадратичное отклонение (стандарт) электропотребления, получаемые для объектов в ходе
процедур прогнозирования и нормирования;
преобразующая функция нормального распределения с параметрами (m1 , 1 ) ;
простейшая преобразующая функция, в которой
используется генерируемое случайное число  ,
распределенное по нормальному закону с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1;

для распределения Вейбулла – Гнеденко:

где

w  m w   w ( v (, , )  1) ,
(4.28)
 v (, , ) – преобразующая функция Вейбулла – Гнеденко с параметрами  и  ;
1



 1
w    ln() 
 


– преобразующая функция закона для простейшего случая.

Параметры  и  могут быть определены в результате символьного
или численного решения системы уравнений:

 1  1

    1  m1 ;

 
 2
   2  2   1  2  1     .

 
 
1
2

  
  

(4.29)

При необходимости изменения формы законов, в выражениях (4.27)
и (4.28) должны быть трансформированы параметры m1 и 1 .

– 269 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

Изменение параметра  влияет на форму распределения Вейбулла –
Гнеденко следующим образом (на положительном участке области распределения). При значениях 0    1 распределение имеет гиперболическую форму, которая при строгом равенстве   1 вырождается в экспоненциальную. На интервале   1 оно приобретает характерную для логнормального и гамма-распределений асимметричную колоколообразную
форму, которая с ростом  приближается к симметричной. При моделировании процесса электропотребления параметр  может быть поставлен
в зависимость от амплитуды управляющего воздействия, стимулирующего
процесс энергосбережения на объектах:
(4.30)
   ( U) ,
где  – вектор параметров  объектов техноценоза;
U – вектор функций амплитуд управляющих воздействий, направленных на энергосбережение.

Параметр  характеризует эксцесс распределения Вейбулла – Гнеденко. Следовательно, при моделировании он определяет своего рода
«ширину зоны принятия решений» на реализацию мероприятий по энергосбережению. Чем больше значение  , тем «зона принятия решения»
меньше, а распределение имеет более острую вершину. Данный параметр
может быть поставлен в зависимость от степени свободы системы управления по реализации воздействий, направленных на энергосбережение:

где

(4.31)
   (V) ,
 – вектор параметров  ;
V – вектор функций, характеризующих степень свободы подсистем управления объектов по принятию решения на внедрение энергосберегающих технологий.

На практике оба вектора  и  в той или иной степени зависят от
векторов U и V . В конечном итоге определение данной зависимости
осуществляется через ожидаемую полезность [19,20,39] выполнения мероприятий по энергосбережению:





,    U, V, D, T ,

где

(4.32)
 – функционал ожидаемой полезности [19,20,39], определенный





на гиперпространстве U, V, D, T ;

– 270 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

D – пространство состояний, определяющее финансовую полити-

ку объектов техноценоза по стимулированию процесса энергосбережения и зависящее от времени, а также типа объекта;
T – пространство состояний, определяющее тарифную политику
на рынке электроэнергии и зависящее от времени, а также выбранного варианта реализации политики.

При фиксированных областях в пространствах D и T применительно к выделенному k-му объекту с рангом r для определенной транзакции
квазипараллельного алгоритма модели может быть определена интегральная функция полезности вида (подробнее – см. работу [20]):

dt
r ( u , v)





  (u, v)p(u, v)dudv ,

(4.33)

00

где

– ожидаемая полезность [20,39] управляющего воздействия для k-го объекта (с рангом r ) в условиях d-го варианта финансовой политики по стимулированию процесса энергосбережения и t-го варианта тарифной политики, реализуемой на рынке электроэнергии;
(u, v) – функция полезности, соответствующая значениям
функций u и v ;
p(u, v) – функция вероятности, оценивающая реализацию значений u и v .

dt
r ( u , v)

Таким образом, зависимость (4.33) просчитывается для каждого k-го
объекта в отдельности. Причем интегрирование здесь может быть заменено суммированием при дискретизации спектра значений u и v .
Возможен вариант модельной реализации процесса электропотребления с использованием только нормального распределения (рис. 4.13).
При этом параметры m w и  w определяются как функции u и v :





,    U, V, D, T ,

где

(4.34)
 – вектор математических ожиданий значений электропотребления объектов техноценоза;
 – вектор средних квадратичных отклонений.

Предполагается, что при отсутствии управляющих воздействий,
направленных на энергосбережение, в зависимости (4.27) используются
значения математического ожидания и среднего квадратичного отклонения электропотребления, непосредственно получаемые для объектов тех-

– 271 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

ноценоза в ходе процедур прогнозирования и нормирования (см. п. 4.1).
При наличии же такового воздействия в (4.27) подставляются значения,
получаемые из выражений (4.33) и (4.34). При численной реализации преобразующих функций в процессе имитационного моделирования в (4.34)
используются среднее и стандарт электропотребления.

Рис. 4.13. Моделирование процессов электропотребления
с использованием нормального распределения
Динамика изменения формы нормального распределения в ходе реализации управляющего воздействия по внедрению мер, направленных на
энергосбережение, отражается следующим образом (рис. 4.14):

где

mи

–

m 0 и 0

–

m1 , 1 ,
m 2 , 2
t

–
–

m  m 0  m1e  m2t ;

 2 t
,
  0  1e

(4.35)

математическое ожидание и стандарт электропотребления, реализуемого в модели;
математическое ожидание и стандарт электропотребления объекта техноценоза в начальный момент модельной реализации;
параметры двухпараметрической экспоненциальной аппроксимационной формы, отражающей динамику изменения нормального распределения;
модельное время квазипараллельного режима реализации транзакций.

– 272 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 2

Рис. 4.14. Изменение формы нормального распределения
при модельной реализации управляющего воздействия
В конечном итоге по результатам модельной реализации преобразующих функций (4.27) и (4.28) формируются две матрицы, одна из которых
W1  содержит значения электропотребления объектов техноценоза на
определенном временном интервале без реализации энергосберегающих
управленческих воздействий, а вторая W2  – с реализацией соответствующих воздействий. Кроме того, параллельно формируются еще две матрицы, одна из которых Z1  содержит значения затрат на оплату за потребленную электроэнергию на объектах техноценоза в условиях первого варианта W1 , а вторая Z 2  – затрат на внедрение энергосберегающих технологий при реализации второго варианта W2  (подробнее – см. [20]).
Следует отметить, что построение кумулятивной зависимости типа (4.33)
для техноценоза в целом представляется некорректным ввиду негауссовости разброса значений параметров электропотребления. Подобную выборку следует обрабатывать ТЦ-методами, основанными на ципфовых ранговых параметрических распределениях [7-20,28-37,41], при этом исходные
данные для анализа берутся из матриц W1 , W2 , Z1  и Z 2 .

– 273 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

4.3. Эффективность и потенциал энергосбережения
Как ранее показано автором в работах [19,20], эффективность процесса энергосбережения на объектах техноценоза по результатам моделирования может быть оценена сопоставлением двух ключевых интегральных показателей, один из которых характеризует получаемый кумулятивный положительный эффект, а второй – затраты. Положительный эффект
от внедрения методологии оптимального управления электропотреблением
оценивается интегральным показателем вида:


IPw 



 W1 (r )dr   W2 (r )dr
0

0



,

(4.36)

 W1 (r)dr
0

где

W1 (r ) – ранговое параметрическое распределение по электропо-

треблению, построенное в результате имитационного моделирования, при условии отсутствия управляющего воздействия, направленного на энергосбережение;
W2 (r ) – ранговое параметрическое распределение, полученное
при наличии управляющего воздействия.
Затраты на внедрение методологии оптимального управления электропотреблением также оцениваются интегральным показателем:


IPz  1 

 Z 2 (r)dr

0


,

(4.37)

 Z1 (r)dr
0

где

Z 2 (r ) – ранговое параметрическое распределение техноценоза по
затратам на внедрение энергосберегающих технологий,
построенное по результатам моделирования;
Z1 (r ) – ранговое параметрическое распределение по затратам на
оплату за потребленную электроэнергию применительно
к варианту без управляющего воздействия.

Очевидно, что критерием эффективности техноценологического типа
(ТЦ-критерием) здесь является максимизация интегрального показателя
эффективности (подробнее – см. в работе [20]):

– 274 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

IP 

IPw
 
 max ,
IPz k[1, n ]

(4.38)

при выполнении ТЦ-ограничений:

W(rk ) 

(p )1k 
2

где

 w k  W(rk ) 

(p )1k  ,

(4.39)

2

1

 x / 2  y2 
(x )1   1  e 2 dy  – функция Лапласа, задающая границы доверительного интервала [1,23];
 2 0

n – общее количество объектов в техноценозе;
w k – эмпирическое значение электропотребления
W(rk )

–

k-го объекта техноценоза, получаемое по результатам
имитационного моделирования;
электропотребление, соответствующее рангу
k-го объекта на кривой W(r) ;

p  – априорная 95 %-ная доверительная вероятность;
 k  – эмпирический стандарт распределения W(r)
в кластере k-го объекта.

Для реализации гауссового разброса параметров в пределах кластера
доверительная вероятность p  принимается равной 0,95. Эмпирический
стандарт  k  рассчитывается по результатам процедур интервального
оценивания и кластер-анализа (подробнее – см. в работе [20]).
Анализ показывает, что интегральный показатель IPw исчисляется в

диапазоне 0,1, левая граница которого соответствует полному отсутствию управляющих энергосберегающих процедур, а правая – «абсолютному энергосбережению», сводящему электропотребление к нулю. В свою
очередь, интегральный показатель IPz исчисляется в диапазоне 1,   . Левая граница показателя соответствует состоянию с нулевыми затратами на
выполнение мероприятий по энергосбережению, правая – бесконечным затратам. Очевидно, что при этом интегральный показатель эффективности
IP находится в пределах 0,1, приобретая свое критериальное значение
при строгом выполнении равенства: IP  1 .

– 275 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Неравенство (4.39) определяет необходимость реализации процесса
электропотребления на всех объектах техноценоза в границах переменного
доверительного интервала, определяемого в ходе интервального оценивания. При этом не допускается снижение электропотребления объектов ниже значения, определяющего минимальные технологические потребности,
которые задаются нижней границей переменного доверительного интервала. Оба условия (4.39) должны конъюнктивно выполняться на всей области
определения рангового параметрического распределения ( k  [1, n] ).
Моделирование процесса электропотребления техноценоза осуществляется имитационными методами с использованием транзактного
способа организации квазипараллелизма [3,4,11,40] (рис. 4.15). Процесс
функционирования отдельных систем объектов техноценоза моделируется
агрегатным методом (см. прил. 1 в [20]). Оптимизационные процедуры в
рамках модели реализуются с использованием градиентных методов многомерной оптимизации и выпуклого анализа. Многомерная оптимизация
дополняется эффективными процедурами одномерного поиска, а выпуклому анализу предшествует проверка на чувствительность [11,19,20,40,52].

Рис. 4.15. Схема модели процесса электропотребления техноценоза
при транзактном способе имитации (ПП – подпрограммы)

– 276 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Простейшим и в то же время весьма эффективным является метод
наискорейшего подъема с использованием одномерного поиска [20,68]. В
качестве аналитического ядра целевой функции оптимизации принимается
формируемый имитационной моделью интегральный показатель эффективности (4.38) при ограничениях (4.39). Таким образом, целевая функция

(s1 , s 2 ,..., s N )  IP ,

где

(4.40)
s i – i-й оптимизационный параметр варьирования на входе имитационной модели;
N – общее количество параметров варьирования.

При этом циклично осуществляется одномерный поиск в направлении наискорейшего подъема с использованием соотношения [68]:

s inew  s iold  h i G ,

(4.41)

где s inew – новое значение i-го оптимизируемого параметра;

s iold – старое значение i-го оптимизируемого параметра;
h i – i-й коэффициент в ортогональном разложении градиента

целевой функции;
G – одномерный граничный параметр, определяющий скорость
оптимизации.

Параметр G нормирует шаги наращивания оптимизируемого параметра в направлении градиента и задается априорно. Соответствующие коэффициенты в ортогональном разложении градиента целевой функции получаются путем численного расчета следующей зависимости:

hi 

 / s i
N

2
  / si 

,
(4.42)

j 1

где

j – формальный индекс суммирования частных производных целевой функции по параметрам.

Получив одномерный оптимум в направлении данного градиента,
находят новый градиент и повторяют процесс до тех пор, пока последующие вычисления позволяют существенно улучшать полученный результат.
Достоинство метода состоит в том, что граничный параметр G можно использовать в качестве независимой переменной для поиска по методу

– 277 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Фибоначчи [68] и это обеспечивает высокую эффективность общего метода. Наиболее существенным недостатком здесь является невозможность
определения глобального оптимума в случае мультимодальности гиперпространства отклика, поэтому процедуры наискорейшего подъема дополняются выпуклым анализом [11,19,20,52].
В ходе выпуклого анализа гиперпространства оптимизации H(L)
предполагается последовательная проверка выполнения гипергеометрических условий: 1) область определения L является выпуклым множеством;
2) гиперпространство оптимизации H есть вогнутая функция; 3) оболочка
гиперпространства conv(H) не является аффинной. Аналитически данные
условия записываются в виде сложной логической системы:

где

s1  (1  )s 2   L, s1 , s 2   L    0,1;
s  (1  )s   s   (1  )s ,

1
2
1
2

s1 , s 2   L  s1  s 2    0,1;
s1  (1  )s 2   H, s1 , s 2   H    H,
 – элементы числового промежутка;
s1 и s 2 – произвольные точки области определения.

(4.43)

Проверка выполнения (4.43) производится с помощью эмпирического анализа канонического уравнения прямой, определяемой рабочими точками, по методике, разработанной и реализованной автором в [11]:

s1  s1k 1
s1k

где

 s1k 1



s 2  s k2 1
s k2

 s k2 1

 ... 

s N  s kN1
s kN

 s kN1

,

(4.44)

s i – координата по i-му параметру варьирования в гиперпространстве оптимизации искомой  -ой точки;

s ik и s ik 1 – координаты по i-му параметру варьирования текущей
и предыдущей известных точек.

Совместное выполнение трех условий (4.43) позволяет заключить,
что в данной области определения возможна эффективная оптимизация с
использованием численных методов нулевого порядка (единственно доступных в условиях имитационного моделирования). Если оболочка гиперпространства оптимизации аффинна, то необходимо расширить область
определения и повторить анализ. Если область определения не является
выпуклым множеством, то необходимо разделить ее на ряд подмножеств и
проводить анализ каждого из них в отдельности. Наконец, если гиперпространство не является вогнутой функцией, то оно должно быть рассечено

– 278 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

промежуточной линейной гиперплоскостью с последующим анализом по
частям. Более подробно технология данных операций изложена в [11,19,
20,52,62]. Наряду с процедурами выпуклого анализа может также осуществляться анализ модели на чувствительность [11,40].
По результатам моделирования можно определить такой важный параметр, как потенциал энергосбережения техноценоза (рис. 4.16).

Рис. 4.16. К понятию потенциала энергосбережения
В данном случае под потенциалом энергосбережения понимается
полученная в результате моделирования на расчетную глубину времени
абсолютная разница (в кВт·ч) между электропотреблением техноценоза
без реализации энергосберегающих мероприятий и процедур, с одной стороны, и электропотреблением, полученным в результате внедрения методологии оптимального управления электропотреблением на системном
уровне с реализацией комплекса технических и технологических мероприятий, с другой стороны. Следует понимать принципиальную разницу в
применении понятия «потенциал энергосбережения» к техноценозу, с одной стороны, и отдельному объекту, с другой [19,20].
Очевидно, что числитель критериального выражения (4.36), вычисленный по результатам оптимизационного процесса, может рассматриваться как потенциал энергосбережения техноценоза:




Wt   W1 (r )dr   W2 (r )dr ,
0

(4.45)

0

при выполнении ограничений, являющихся следствием закона оптимального построения техноценозов:

– 279 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

IPw

IP

 
 max;

IPz k[1, n ]

1
1
W (r )   (p  )  k   w  W (r )   (p  )  k  ,
k
k
k

2
2
где

 Wt

–

(4.46)

потенциал энергосбережения объекта (кВт·ч)
на глубину времени t .

Реализация разработанной динамической модели электропотребления успешно осуществлена применительно к одному из техноценозов, расположенному на территории Калининградской области и включающему 69
слабосвязанных объектов с годовым электропотреблением от нескольких
тысяч до миллионов кВт·ч (на рисунке 4.17 показана упрощенная картограмма нагрузок техноценоза). При этом были использованы статистические материалы и программные продукты, полученные в разные годы
научной школой, возглавляемой автором [15-20,48-50].
В работе [20] (см. прил. 2) приведена база данных по электропотреблению исследуемого объекта, а здесь на рисунках 4.18 – 4.22 показаны импортированные непосредственно из программ ключевые графические материалы, иллюстрирующие результаты расчетов. Кроме того, в [20] (см.
пп. 5.1 – 5.4) приводится пример реализации методологии в пакете прикладного программного обеспечения Mathcad. Пример состоит из объединенных в три этапа восьми расчетно-графических модулей (РГМ), реализуемых по алгоритму, представленному на рисунке 4.23. При этом этапы
методологии выглядят следующим образом:
Этап 1. Первичная обработка статистической информации:
РГМ 1. Импорт, сортировка и визуализация данных.
РГМ 2. Проверка данных на соответствие критериям Н-распределения.
РГМ 3. Аппроксимация ранговых распределений.
Этап 2. Построение статической модели электропотребления:
РГМ 4. Интервальное оценивание процесса электропотребления объектами техноценоза.
РГМ 5. Прогнозирование электропотребления в техноценозе:
G-метод прогнозирования;
Z-метод прогнозирования.
РГМ 6. Нормирование электропотребления объектами техноценоза.
Этап 3. Реализация динамической модели электропотребления:
РГМ 7. Оценка потенциала энергосбережения техноценоза.
РГМ 8. Определение первоочередных объектов для углубленного энергетического обследования.

– 280 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Рис. 4.17. Существующий на территории Калининградской
области объект реализации методологии

Рис. 4.18. Аппроксимация эмпирических данных
по электропотреблению объектов

– 281 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Рис. 4.19. Интервальное оценивание и определение объектов,
аномально потребляющих электроэнергию

Рис. 4.20. Прогнозирование электропотребления
в техноценозе по ранговой поверхности

– 282 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Рис. 4.21. Кластеризация и нормирование электропотребления
в исследуемом техноценозе

Рис. 4.22. Результаты реализации динамической модели
применительно к техноценозу

– 283 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

Рис. 4.23. Алгоритм реализации разработанной методологии
оптимального управления электропотреблением
Алгоритм реализации методологии оптимального управления электропотреблением техноценоза включает два этапа (рис. 4.23). На первом
осуществляется импорт из банка данных, сортировка и визуализация информации. Это выполняется с помощью первого расчетно-графического
модуля. После этого данные проверяются на соответствие критериям Нраспределения (второй модуль). Далее осуществляется построение и аппроксимация ранговых параметрических распределений (третий модуль).
Посредством четвертого модуля производится интервальное оценивание
данных с целью выявления «аномальных» объектов. Если таковые не выявлены, то дальше осуществляется реализация технических мер по энергосбережению и корректирование базы данных на новом временном интервале. Если же «аномальные» объекты будут зафиксированы, то в работу на
втором этапе алгоритма последовательно включаются пятый – восьмой
модули. При этом выполняются процедуры прогнозирования и нормирования электропотребления, а также оценки потенциала энергосбережения

– 284 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 3

техноценоза и выявления первоочередных объектов для энергоаудита. Далее производится корректирование базы данных, и расчеты повторяются.
Реализация алгоритма должна осуществляться непрерывно в замкнутом
цикле, составляя, таким образом, часть постоянного мониторинга электропотребления техноценоза (подробнее – см. прил. 2 в [20]).
Как показало моделирование, полное внедрение на объектах техноценоза методологии оптимального управления электропотреблением с
учетом ТЦ-критерия (4.25) позволит сэкономить в ближайшие пять лет до
1 млн. долларов за счет организационных и технических мероприятий с
быстрым сроком окупаемости (рис. 4.22). Немаловажным резервом является также оптимизация собственно процесса углубленных энергетических
обследований (энергоаудита), проводимых на объектах техноценоза после
соответствующих процедур интервального оценивания.
Таким образом, оптимизация электропотребления на системном
уровне осуществляется в рамках связанной методики в четыре этапа. На
этапе статистического анализа и построения эмпирической модели процесса электропотребления осуществляется обработка данных по электропотреблению, которая включает интервальное оценивание, а также ранговый
и кластерный анализ. Интервальное оценивание выявляет в динамике и
наглядно представляет объекты с аномальным электропотреблением, ранговый анализ позволяет упорядочить информацию, осуществить прогнозирование электропотребления отдельными объектами и техноценозом в целом. Кластерный анализ позволяет разбить объекты по группам и осуществить нормирование электропотребления объектов в каждой группе с подробным статистическим описанием норм.
Статическая модель электропотребления, стержнем которой является
детерминированная обработка данных посредством процедур рангового и
кластерного анализа, дополняется динамической адаптивной моделью, отражающей процесс электропотребления объектов техноценоза на глубину
в будущем 5 – 7 лет и более. При этом ключевым является наличие обратной связи, корректирующей исходную базу данных по электропотреблению на основе результатов текущего моделирования. Динамический характер модели придает развитая система входных параметров, отражающих свойства и внешние условия функционирования объектов техноценоза, а также стохастический аналитический аппарат, основанный на имитационных принципах моделирования и оптимизации.
Результаты практической реализации и моделирования показывают,
что даже в условиях средних (с точки зрения установленной мощности)
техноценозов возможна экономия миллионов долларов в течение ближайших нескольких лет исключительно за счет внедрения методологии оптимального управления электропотреблением без существенных капитальных вложений. Параллельное внедрение технических решений и энергосберегающих технологий еще больше увеличивает экономию.

– 285 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

4.4. Оценка адекватности моделирования
Оценка адекватности динамической адаптивной модели электропотребления техноценоза [19,20] включает две основные процедуры. Первая
заключается в оценке ошибок (погрешностей) прогнозирования, т.е. собственно проверке качества процесса прогнозирования. Вторая процедура
предполагает анализ остатков прогнозирования на наличие полезной информации и неучтенных моделью закономерностей [23,52].
Замысел оценки адекватности заключается в следующем. Из имеющихся данных по электропотреблению объектов техноценоза последние
пять лет резервируются в качестве матрицы верификации, а по оставшимся
данным осуществляется перспективный прогноз на глубину матрицы верификации. Затем полученные прогнозные значения электропотребления
техноценоза сравниваются с соответствующими эмпирическими данными
с использованием двух процедур оценки адекватности. Отрицательный
вывод по первой процедуре свидетельствует либо о существенных недостатках в методологии, применяемой в модели, либо о неправильной оценке ее прогностических возможностей. Вторая процедура служит индикатором полноты и корректности алгоритма модели [3,4].
Абсолютная ошибка прогнозирования вычисляется по формуле [65]:

где

  X  XP ,

 – вектор ошибок прогнозирования;

(4.47)

X – вектор эмпирических данных;
Х P – вектор прогнозных оценок.

Определение погрешностей осуществляется для всех исследуемых
лет матрицы верификации, причем в качестве эмпирических значений
электропотребления объектов техноценоза для расчетов берутся истинные
значения, соответствующие году прогнозирования.
Суммарная абсолютная ошибка определяется следующим образом:
n

    i ,
где

(4.48)

i 1

n – количество объектов техноценоза.
Абсолютная ошибка для техноценоза в целом:

E

n

n

i 1

i 1

 Xi   X Pi .
– 286 –

(4.49)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

Численные значения абсолютных ошибок прогнозирования для примера из параграфа 4.3 [19,20] приведены в таблице 4.1 и на рисунке 4.24.
Таблица 4.1
ЗНАЧЕНИЯ АБСОЛЮТНЫХ ОШИБОК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Год

Максимальная абсолютная ошибка,
кВт·ч

Суммарная абсолютная ошибка, кВт·ч

Абсолютная ошибка
для техноценоза,
кВт·ч

+1

1,863·104

3,294·105

1,017·105

+2

4,687·104

4,421·105

1,589·105

+3

4,226·104

5,316·105

2,16·105

+4

1,865·104

5,094·105

3,44·105

+5

8,545·104

7,438·105

3,851·105

5

4 10

5

2 10

0
2000

2001

2002

2003

2004

Рис. 4.24. Динамика изменения абсолютной ошибки
прогнозирования для техноценоза [19,20]:
абсцисса – исследуемые годы;
ордината – электропотребление, кВт·ч
Мерой рассеяния прогнозных значений служит коэффициент вариации [23,52]. Для его расчета сначала определяется выборочное среднее
квадратическое отклонение абсолютной ошибки прогнозирования:
n

ε 
где

 ( i   B ) 2
i 1

n

,

(4.50)

n – объем выборки;
B – выборочное среднее абсолютной ошибки прогнозирования.

– 287 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

Коэффициент вариации определяется по формуле:

K
где


,
XB

(4.51)

 ε – выборочное среднее квадратическое отклонение абсолютной

ХB

ошибки прогнозирования;
– выборочное среднее реальных данных.

Численные значения коэффициента вариации, рассчитанные на годы
прогноза для примера из параграфа 4.3 [20], находятся в пределах 2 – 6 %.
Ошибки прогнозирования определяются по следующим формулам.
Относительная ошибка прогнозирования для объектов техноценоза:
(4.52)
 OTH    X 1.
Суммарная относительная ошибка прогнозирования (рис. 4.25):
n

OTH   OTHi .

(4.53)

i 1

Средняя относительная ошибка (рис. 4.26):

 OTH
100 %.
n

 CP_OTH 

(4.54)

Относительная ошибка для техноценоза в целом (рис. 4.27):

OE 

E
n

 Хi

100 %.

(4.55)

i 1

15

10

5
2000

2001

2002

2003

2004

Рис. 4.25. Динамика изменения суммарной относительной
ошибки прогнозирования (см. п. 4.3):
абсцисса – исследуемые годы;
ордината – относительные единицы

– 288 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

20
15
10
5
2000

2001

2002

2003

2004

Рис. 4.26. Динамика изменения средней относительной
ошибки прогнозирования (см. п. 4.3):
абсцисса – исследуемые годы;
ордината – проценты
3
2
1
0
2000

2001

2002

2003

2004

Рис. 4.27. Динамика изменения относительной ошибки
прогнозирования для техноценоза (см. п. 4.3):
абсцисса – исследуемые годы;
ордината – проценты
Численные значения относительных ошибок прогнозирования электропотребления для примера из параграфа 4.3 приведены в таблице 4.2.
Таблица 4.2
ЗНАЧЕНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ОШИБОК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Год

Суммарная относительная ошибка

Средняя относительная ошибка, %

Относительная
ошибка, %

+1

5,114

7,4

0,6

+2

6,844

9,9

0,9

+3

8,498

12,3

1,2

+4

10,679

15,5

1,9

+5

11,387

16,5

2,1

– 289 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

Главным показателем, характеризующим точность прогноза, является относительная ошибка прогнозирования для всего техноценоза. Ее значение растет с увеличением глубины, принимая свое максимальное значение на последнем году исследования – 2,1 % (табл. 4.2). Такая точность
перспективного прогноза электропотребления превосходит все известные
методы и соответствует существующим высоким требованиям [19,20].
В рамках второй процедуры оценки адекватности работы модели
производится анализ остатков, который включает проверку выполнения
ряда условий [23,52]: остатки должны быть независимыми, иметь нулевые
средние, одинаковую (постоянную) дисперсию, и их распределение должно подчиняться нормальному закону.
В первую очередь в процессе анализа вычисляются стандартизированные остатки прогнозирования [65]:

se 
где

  B
,


(4.56)

 – абсолютная ошибка прогнозирования;

B – выборочное среднее абсолютной ошибки прогнозирования;
  – выборочное среднее квадратическое отклонение абсолютной
ошибки прогнозирования.

В первую очередь стандартизированные остатки прогнозирования
проверяются на наличие выбросов (рис. 4.28).
4
2
0
2
4

0

10

20

30

40

50

60

70

Рис. 4.28. Проверка остатков на наличие выбросов:
абсцисса – номера объектов;
ордината – значения стандартизированных остатков;
точки – стандартизированные остатки;
сплошные линии – доверительный интервал

– 290 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

Выбросом называется остаток, который по абсолютной величине
превосходит остальные и отличается от среднего по остаткам более чем на
три стандартных отклонения. Из рисунка 4.28 видно, что для исследуемого
техноценоза (см. п. 4.3) все стандартизированные остатки лежат в пределах
доверительного интервала, что указывает на отсутствие существенных
аномалий в рассматриваемом процессе прогнозирования.
При корректном моделировании остатки являться результатом случайного рассеяния, в котором не прослеживается доминирующее действие
какого-либо алгоритмически неконтролируемого и неуправляемого процесса [23,52]. Если данное условие выполняется, то согласно центральной
предельной теореме, при увеличении числа опытов, распределение остатков будет подчиняться закону Гаусса. Проверка остатков на соответствие
нормальному закону распределения осуществлялась по критерию Пирсона,
наблюдаемое значение которого вычисляется по формуле [23]:
m

 2H 
где

 (h i  hi ) 2
i 1

(4.57)

,

h i

m – количество интервалов;
h – эмпирические частоты;
h  – теоретические частоты.
Наблюдаемые значения критерия для примера из параграфа 4.3 пока-

заны в таблице 4.3. По табулированному распределению  , при уровне
значимости   0,05 и числе степеней свободы k = m – 3, найдена крити2

ческая точка правосторонней критической области:  KP  11,1. Если
2

 2H   2KP , то гипотеза о нормальном законе распределения остатков при-

нимается, в противном случае – отвергается.

Таблица 4.3
ВЫЧИСЛЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ  H НА ПРОГНОЗИРУЕМЫЕ ГОДЫ
2

Годы прогноза
Значения  H
2

+1

+2

+3

+4

+5

10,681

7,805

6,393

9,347

10,819

Исходя из полученных результатов, приведенных в таблице 4.3,
можно сделать вывод о том, что теоретические и эмпирические частоты

– 291 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

здесь различаются не значимо (рис. 4.29), следовательно, гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности принимается.
30

20

10

0

3

2

1

0

1

2

3

Рис. 4.29. Проверка гипотезы о нормальном законе распределения
остатков по критерию Пирсона:
абсцисса – границы интервалов;
ордината – частоты попадания точек в интервал;
гистограмма – эмпирические частоты;
кривая линия – теоретические частоты
Так как остатки подчиняются нормальному закону распределения, то
далее необходимо оценить однородность их дисперсий с помощью критерия Кохрена [23,52]. Сначала вычисляются исправленные выборочные
дисперсии стандартизированных остатков для всех прогнозных лет:
n

S2 
где

 (sei  se B ) 2
i 1

n 1

,

(4.58)

n – объем выборки;
se – вектор стандартизированных остатков;
se B – выборочное среднее стандартизированных остатков.
Наблюдаемое значение критерия Кохрена вычисляется по формуле:

S2max
GH  2
,
2
2
2
2
S1  S2  S3  S4  S5
где

(4.59)

S 2max – максимальная исправленная выборочная дисперсия
стандартизированных остатков;

– 292 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

S12  S52 – исправленные выборочные дисперсии стандартизированных остатков на прогнозные годы.

Расчеты для исследуемого техноценоза (см. п. 4.3) дали G H  0,2 .
По таблице для критических точек распределения Кохрена, при уровне
значимости   0,05 , числе степеней свободы k = n – 1 и количестве расчетных выборок, равном пяти, с помощью интерполяции для заданных
значений параметров найдена критическая точка правосторонней критической области: G KP  0,2754 . Так как G H  G KP , то гипотеза об однородности дисперсий стандартизированных остатков принимается. Это является доказательством того, что максимальное значение изменчивости
здесь не является инородным, а представляет собой результат случайного
рассеяния исследуемой функции отклика.
Известно, что если разработанная модель адекватна, то остатки результатов моделирования должны являться независимыми случайными величинами с распределением N(0,  ) , т.е. все сериальные корреляции
s  0 . В противном случае, наличие сериальной корреляции остатков
ставит под сомнение подобранную модель и делает целесообразным повторный анализ данных. Для выявления сериальной корреляции остатков
применяется критерий Дарбина – Уотсона [23,52].
Прежде всего, по вектору стандартизированных остатков прогнозирования оценивается значение d-статистики:
2

n

d   (se i  se i -1 )
где

2

i2

n

 sei2 ,

(4.60)

i 1

se – вектор стандартизированных остатков прогнозирования;
n – число наблюдений.

В таблице 4.4 представлены численные значения d-статистики для
пяти лет прогнозирования (пример – см. п. 4.3).
Таблица 4.4
ЗНАЧЕНИЯ D-СТАТИСТИКИ НА ИССЛЕДУЕМЫЕ ГОДЫ
Годы прогноза
d-статистика

+1

+2

+3

+4

+5

1,866

2,011

1,789

1,985

2,154

Рассматриваемая d-статистика оценивается с помощью двустороннего критерия Дарбина – Уотсона с равными хвостами d L , d U  [52]. Если

– 293 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

d  d L , то d-статистика значима и гипотеза s  0 отвергается на уровне
вероятности 2 . При d  d U , d-статистика незначима и гипотеза s  0
принимается на уровне 2 . В противном случае, когда d L  d  d U , критерий не позволяет сделать какие-либо выводы. По таблице критических
точек критерия Дарбина – Уотсона, при уровне вероятности   0,05 ,
числе наблюдений n = 69 и количестве предикторов k = 5, найдены обе
критические точки: d L  1,46 и d U  1,77 . При сравнении вычисленных
значений d-статистики (табл. 4.4) с критическими точками можно заключить, что d-статистика незначима, что позволяет принять гипотезу об отсутствии сериальной корреляции остатков в модели [19,20].
Еще одним критерием проверки модели на адекватность является
тест остатков моделирования на белый шум, который проводится с помощью критерия Бартлетта [23,52]. Спектр мощности белого шума p(f) имеет
2

в частотном диапазоне 0 – 0,5 Гц постоянное значение 2 se . Следовательно, график кумулятивного (накопленного) спектра белого шума, как интегральной функции частоты

1 f
P(f)  2   p(g)dg ,
2se 0

(4.61)

имеет вид прямой линии, идущей от точки (0;0) к точке (0,5;1,0). При этом
выборочное значение спектра белого шума вычисляется с помощью быстрого преобразования Фурье.
Вероятностное соотношение между теоретическим и выборочным
кумулятивным спектром такое же, как между теоретической и эмпирической функциями распределения. Следовательно, можно построить доверительные границы для теоретического кумулятивного спектра с помощью
критерия Колмогорова [65], в соответствии с которым вычисляется теоретически нормированный накопленный спектр белого шума:

k
Tk  2  f k ; f k  ; k = 1 … n,
n

(4.62)

где Tk – нормированный накопленный спектр белого шума;
f k – частота спектра;
n – объем выборки.
Верхние и нижние доверительные границы теоретического кумулятивного спектра рассчитываются по формулам (рис. 4.30):

– 294 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

T1k  Tk  1,36 

2
2
; T2 k  Tk  1,36 
,
n2
n2

(4.63)

где T1 k и T2 k – верхняя и нижняя доверительные граница спектра.
1

0.5

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Рис. 4.30. Кумулятивный спектр стандартизированных остатков [19,20]:
абсцисса – частота спектра, 1/год; ордината – накопленный
спектр в относительных единицах; верхняя и нижняя сплошные линии – доверительные границы кумулятивного спектра
остатков; средняя сплошная линия – теоретический нормированный кумулятивный спектр стандартизированных остатков; кривая с кругами – кумулятивный спектр остатков
Анализ рисунка 4.30 показывает, что накопленный спектр стандартизированных остатков, вычисленный для примера из параграфа 4.3, лежит
внутри доверительных границ, т.е. спектр остатков представляет собой белый шум, что, в свою очередь, подтверждает адекватность модели.
На завершающем этапе проверки адекватности модели проверяется
критерий Фишера, в соответствии с которым вычисляется выборочная
дисперсия регрессионной модели [23,52]:

2PE
где

n
1

  (X P i  X P ) 2 ,
n  p i1

(4.64)

p – число коэффициентов, входящих в модель;
Х P и Х P – вектор прогнозных оценок и его среднее.

В качестве критерия значимости здесь используется F-параметр, который равен отношению двух выборочных дисперсий (результаты оценки
для примера, рассмотренного в п. 4.3, приведены в табл. 4.5):

– 295 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 4

 2PE
F 2 ,
ε
где

(4.65)

F – F-параметр регрессионной модели;
 2PE – выборочная дисперсия регрессионной модели;
ε2 – выборочная дисперсия абсолютной ошибки прогнозирования в рамках модели.
Таблица 4.5
ЗНАЧЕНИЯ F-ПАРАМЕТРА НА ИССЛЕДУЕМЫЕ ГОДЫ

Годы прогноза
F-параметр

+1

+2

+3

+4

+5

9006

3551

3071

7878

1594

По таблице критических значений критерия Фишера [52], при уровне
значимости   0,05 , числе степеней свободы m1  n  5 и m 2  1 определено критическое значение критерия: FKP  253. Так как F  FKP , то
дисперсия, обусловленная регрессией, значимо больше дисперсии остатков
для всех прогнозных лет, следовательно, модель, рассматриваемая в параграфе 4.3, может быть признана адекватной.
Таким образом, оценка адекватности работы динамической адаптивной модели управления процессом электропотребления объектов исследуемого техноценоза (п. 4.3) показала следующее. Относительная ошибка
прогнозирования для всей инфраструктуры, несколько возрастающая с
увеличением глубины прогноза, на последнем (пятом) году не превышает
2,1 %. Следует отметить, что погрешность прогноза статической модели,
описанной в работах [19,20], уже на первом году прогнозирования достигает 2 %, а на последующих годах она резко возрастает. Анализ остатков
динамической модели показал, что все предъявляемые к ним требования
выполняются: у стандартизированных остатков отсутствуют ярко выраженные выбросы, и они распределены по нормальному закону с однородной дисперсией; отсутствуют сериальные корреляции остатков, которые
являются белым шумом, а дисперсия, обусловленная регрессией, значимо
больше дисперсии остатков. Это является подтверждением адекватности
разработанной модели, которая может применяться для моделирования
электропотребления объектов техноценоза на глубину до 5 – 7 лет.

– 296 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

4.5. GZ-анализ и прогнозирование электропотребления
Оптимальное управление электропотреблением техноценоза на системном уровне осуществляется в рамках связанной методики, включающей ряд основных этапов (см. рис. 4.2). На этапе статистического анализа
осуществляется обработка данных по электропотреблению, которая включает взаимосвязанные процедуры рангового анализа (формирования базы
данных, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования)
(рис. 4.31). Данные процедуры составляют аналитическое ядро информационно-аналитического комплекса «Модель оптимального управления
электропотреблением техноценоза» [14,15,19,20].

Рис. 4.31. Стандартные и тонкие процедуры рангового анализа, а также
методы, составляющие основу GZ-модуля прогнозирования:
АРСС – модель авторегрессионного скользящего среднего;
МДВР – модель декомпозиции временного ряда;
SSA – модель анализа сингулярного спектра временного ряда;
БПТ – модель без фиксированной первой точки;
СПТ – модель с фиксированной первой точкой;
ДКЗ – модель с делением на кастовые зоны

– 297 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

С целью повышения точности расчетов стандартные процедуры рангового анализа дополняются соответствующими тонкими процедурами:
верификацией базы данных, а также дифлекс-, GZ- и ASR-анализом рангового параметрического распределения (рис. 4.31) [19,20]. Рассмотрим центральную тонкую процедуру рангового анализа, существенно уточняющую процедуру прогнозирования – GZ-анализ (рис. 4.32).

Рис. 4.32. Варианты реализации GZ-анализа
Прогнозирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении вероятных значений функциональных параметров в будущем. Прогнозирование может выполняться на
основе статической модели, отражающей процесс электропотребления на
год вперед. Динамическое стохастическое моделирование позволяет осуществлять прогноз на среднесрочную перспективу (5 – 7 лет) [19,20]. Применительно к техноценозу прогнозирование может осуществляться Gметодами (Gauss-методами, основанными на гауссовой математической
статистике), Z-методами (Zipf-методами, основанными на ципфовой математической статистике) и синтетическими GZ-методами, органично соче-

– 298 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

тающими их достоинства. Последние предполагают выполнение предварительной тонкой процедуры GZ-анализа (Gauss-Zipf analysis).
GZ-анализ может реализовываться в двух вариантах, первый из которых является упрощенным эвристическим, а второй – основным критериальным (рис. 4.32). Эвристический вариант как основной метод прогнозирования применяется только для оценочных расчетов, причем на сравнительно небольших базах данных. Кроме того, с помощью него на предварительном этапе синтезируется так называемая GZ-матрица методов прогнозирования, необходимая для процедуры юстировки ключевых параметров критериального варианта GZ-анализа.
На рисунке 4.33 приведена упрощенная структура прогнозной базы
данных техноценоза по электропотреблению.

Рис. 4.33. Структура прогнозной базы данных по электропотреблению:
Wkm – электропотребление k-го объекта техноценоза
на (t – m)-ом временном интервале (месяце, году)
Из базы данных предварительно осуществляется выделение следующих информационных подсистем. Фактические известные данные по
электропотреблению на текущем временном интервале составляют «Вектор верификации». Прогнозируемые данные на будущем временном ин-

– 299 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

тервале определяются как «Вектор прогнозирования». Все остальные известные данные образуют «Матрицу данных» [20].
Процесс прогнозирования электропотребления объектов техноценоза
с помощью эвристического варианта GZ-анализа реализуется следующим
образом (рис. 4.32 – 4.34). На первом этапе в качестве базы прогнозирования используется матрица данных, применительно к которой реализуются
последовательно все имеющиеся в распоряжении методы прогнозирования. Статистическое сравнение полученных прогнозных результатов с соответствующими данными вектора верификации позволяет для каждого из
объектов определить наиболее эффективный метод. Затем вектор верификации присоединяется к матрице данных и осуществляется окончательный
прогноз электропотребления, причем процедура для каждого объекта осуществляется именно тем методом, который на первом этапе был определен
для него как наиболее эффективный. В базе данных прогнозирования могут использоваться самые различные методы (как G-, так и Z-). В любом
случае в процессе реализации эвристического варианта GZ-анализа выбирается наиболее эффективный из них [19,20].

Рис. 4.34. Данные по электропотреблению, кВт·ч (пример из [20])
Для прогнозирования электропотребления объектов G-методами в
основном используются модели авторегрессионного скользящего среднего
(см. рис. 4.35 для примера, показанного на рис. 4.34), декомпозиции временного ряда, а также различные вариации методов на основе анализа сингулярного спектра траекторной матрицы временного ряда [23]. В процессе
прогнозирования электропотребления техноценоза Z-методами должны
учитываться техноценологические свойства, сводящиеся в конечном итоге
к понятию устойчивости гиперболических ранговых параметрических распределений (см. рис. 4.36 для примера, показанного на рис. 4.34). Здесь,
как правило, находят применение методы без фиксированной первой точ-

– 300 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

ки, с фиксированной первой точкой, а также с делением на кастовые зоны.
Совокупность методов составляет GZ-модуль прогнозирования [19,20].

Рис. 4.35. Пример осуществления процедуры прогнозирования
одного из объектов техноценоза G-методом [20]

Рис. 4.36. Пример прогноза электропотребления техноценоза Z-методом:
последняя гиперболическая кривая – прогноз на девятый год

– 301 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

Критериальный вариант GZ-анализа (рис. 4.32) позволяет еще до
начала собственно процедуры прогнозирования осуществить выбор G- или
Z-методологии, что существенно ускоряет расчеты и повышает их точность (положительный эффект пропорционален размерам базы данных).
Как следует из закона оптимального построения техноценозов, в качестве
критерия выбора метода следует рассматривать соотношение объемов системного и гауссового ресурсов кластеров техноценоза (рис. 4.37) [19,20].

Рис. 4.37. К вопросу априорного выбора G- или Z-метода прогнозирования
по критерию соотношения системного и гауссового ресурсов
Как следует из уравнений закона оптимального построения техноценозов, гауссовый ресурс кластера равен [19,20]:

 r2 g


WG   W (r )dr   (r2  r1 ) W2 ,
r

1

где

W(r)

–

W g (r )

–

W2

–

(4.66)

ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению;
гауссовое распределение, соответствующее
кластерному распределению параметров;
значение электропотребления, соответствующее
правой ранговой границе кластера ( r2 ).

– 302 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

При этом системный ресурс кластера техноценоза определяется следующим образом [19,20]:
r2

WZ   ( W(r )  W g (r ))dr.

(4.67)

r1

Как показывает анализ, процедура кластеризации ранговых параметрических распределений по исследуемому параметру существенно затруднена из-за негауссовости распределений, что неотвратимо ведет к негауссовости кластеров. При этом нарушается главный минимаксный критерий
кластер-анализа (то, что статистически внутри кластера функциональные
параметры объектов должны распределяться по нормальному закону). Выход из этого положения возможен в результате увеличения количества
кластеров (стремлении размера кластера к нулю), при этом системный и
гауссовый ресурсы кластеров в пределе сводятся соответственно к системному и гауссовому доверительным интервалам объектов и рангов [20].
Под системным доверительным интервалом рангового параметрического распределения техноценоза понимается совокупность верхних и
нижних доверительных границ, каждая из которых получается в результате статистической обработки выборки значений параметров, соответствующих данному рангу на протяжении определенного количества временных
интервалов (независимо от объектов, которые «проходят» через ранг в
процессе функционирования) [19,20]. Для определения ширины доверительного интервала используется понятие интерквартильного размаха
применительно к выборке значений электропотребления, соответствующих данному рангу на протяжении ряда временных интервалов [20]:

WZ  W0q,75  W0q, 25 ,
где

(4.68)

W0q,75

–

верхний квартиль распределения значений электропотребления (квантиль порядка 0,75);

W0q, 25

–

нижний квартиль (квантиль порядка 0,25).

Квартили распределения определяются как значение электропотребления, при котором функция распределения становится равной соответствующей величине (0,75 или 0,25). Если исходить из того, что распределение значений электропотребления для одного ранга на протяжении ряда
временных интервалов является нормальным [20], то ширина интерквартильного размаха может быть определена на основе решения относительно
переменной WZ следующего уравнения [20]:

– 303 –

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 4 Параграф 5

WZ / 2

–



–

 1 ()
pd

–
–

WZ / 2
  1 p d / 2 ,


(4.69)

ширина системного доверительного интервала в
одну сторону от математического ожидания (в расчетах принимается эмпирическое среднее);
среднеквадратичное отклонение экспериментальных точек от математического ожидания (в расчетах принимается эмпирический стандарт);
обратная функция Лапласа;
априорно принимаемая доверительная вероятность
(для получения интерквартильного размаха должна
быть принята равной 0,95).

Для моделирования функции распределения нормального распределения в (4.69) применяется стандартная функция Лапласа:

1   x2 / 2
() 
dx ,
e

2 0
где

(4.70)

x – формальная переменная интегрирования.

Системный доверительный интервал является мерилом системного
ресурса объекта, «занимающего» в рассматриваемый момент времени
определенный ранг на ранговом параметрическом распределении, и характеризует разброс параметров техноценоза, при котором его функционирование можно считать нормальным (рис. 4.38). Фактически этот интервал
отражает требования или ограничения, которые система выдвигает объектам, чтобы обеспечить свое устойчивое инерционное функционирование.
Если эмпирическое значение параметра объекта (в частности – электропотребления) выходит за пределы системного интервала, то это означает, что
объект не подчиняется системным требованиям и в этом смысле проявляет
повышенную индивидуальность. Сама же величина отклонения может рассматриваться как мера индивидуальности данного объекта.
Ширина системного доверительного интервала определяется
предысторией развития техноценоза, будучи взятого в целом, и если она
невелика, то это свидетельствует о том, что техноценоз развивается стабильно и сбалансировано, все изменения в нем происходят плавно. Напротив, широкий интервал свидетельствует о резких структурных изменениях.
Методика определения системного интервала позволяет противопоставить
его гауссовому доверительному интервалу, который определяется применительно не к рангу распределения, а к объекту техноценоза.

– 304 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

Рис. 4.38. Пример системного доверительного интервала
Под гауссовым доверительным интервалом рангового параметрического распределения техноценоза понимается совокупность верхних и
нижних доверительных границ, каждая из которых получается в результате статистической обработки выборки значений параметров, соответствующих данному объекту на протяжении определенного количества временных интервалов (независимо от рангов, которые он принимает в процессе
функционирования) [19,20]. Для определения ширины гауссового доверительного интервала также используется понятие интерквартильного размаха применительно к выборке значений электропотребления объекта на
протяжении ряда временных интервалов [20]:

WG  W0q,75  W0q, 25 .

(4.71)

Если исходить из того, что распределение значений электропотребления для одного объекта на протяжении ряда временных интервалов также является нормальным [20], то ширина интерквартильного размаха может быть определена на основе решения относительно переменной WG
следующего уравнения, аналогичного (4.69) [20]:

WG / 2
  1 p d / 2.


– 305 –

(4.72)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

Гауссовый доверительный интервал является мерилом гауссового
ресурса объекта на ранговом параметрическом распределении и характеризует разброс параметров объекта, при которых его функционирование
можно считать нормальным (независимо от поведения техноценоза). Ширина данного интервала задается предысторией развития объекта, и чем
ширина меньше, тем стабильней его функционирование. В случае выхода
эмпирического значения параметра объекта за границы гауссового интервала, можно говорить, что на самом объекте произошли резкие изменения
(осуществлена модернизация оборудования, внедрены новые технологии)
либо система предъявила новые требования, для выполнения которых объект вынужден резко изменить свой режим функционирования (рис. 4.39).

Рис. 4.39. Пример гауссового доверительного интервала
Таким образом, для каждого объекта можно получить отношение системного и гауссового доверительных интервалов, которое называется коэффициентом когерентности и показывает степень согласованности поведения объекта по отношению к техноценозу [19,20]:

WZ WZ

,
KKKO WG
WG

K GZ  lim
где

KK
KO

–
–

(4.73)

количество кластеров техноценоза;
количество объектов техноценоза.

Итак, теоретически коэффициент когерентности может быть определен как предел отношения системного ресурса кластера (выражение (4.67))

– 306 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

к его гауссовому ресурсу (4.66) при условии сужения ширины кластера до
нуля (устремления количества кластеров к общему количеству объектов
техноценоза). Это проиллюстрировано на рисунке 4.37. Эмпирически же,
как указано выше, коэффициент когерентности может быть определен как
отношение системного доверительного интервала (см. выражение (4.68)) к
гауссовому (выражение (4.71)). Если коэффициент когерентности близок к
единице (системный и гауссовый интервалы примерно равны), то можно
говорить о согласованном поведении объекта и техноценоза.
Дальнейший более глубокий GZ-анализ техноценоза заключается в
определении так называемого кумулятивного когерент-фактора (coherent
factor), который равен отношению суммарного системного доверительного
интервала всех объектов техноценоза к соответствующему суммарному
гауссовому доверительному интервалу:
n

K 

 WZ i
i 1
n

 WG i

,

(4.74)

i 1

где

n

–

количество объектов техноценоза.

Когерент-фактор техноценоза показывает, в какой степени его системное поведение согласовано с индивидуальным поведением объектов
по отдельности (под поведением здесь, безусловно, понимаются свойства
параметрических временных рядов объектов и техноценоза). Затем могут
быть получены динамические когерент-функции (coherent function):

K  ( t );

K GZ i ( t ),
i  1 ... n ,

где

t

–

(4.75)

время функционирования техноценоза.

Когерент-функции позволяют оценивать в любой момент времени и
прогнозировать изменение в будущем динамических свойств как техноценоза в целом, так и его объектов в частности.
Когерент-параметры также могут существенно оптимизировать процесс прогнозирования в техноценозе. В частности, как показывают исследования и реализация на практике, коэффициент когерентности является
индикатором выбора наиболее эффективного метода прогнозирования для

– 307 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

рассматриваемого объекта. При сравнительно больших значениях коэффициента лучше работают G-методы, в противном случае – Z-методы, а в качестве критерия выбора может применяться альтернатива [20]:
mn
K GZ  [K GZ
; K1GZ )  Z  method ;

1
2
K GZ  [K GZ ; K GZ )  GZ  method ;
K  [K 2 ; K mx ]  G  method ,
GZ
GZ
 GZ

где

(4.76)

2
– соответственно левое и правое критериальные
K1GZ , K GZ
mn
K GZ
,

mx
K GZ

значения коэффициента когерентности;
– соответственно минимальное и максимальное
значения коэффициента когерентности.

Критериальные значения коэффициента когерентности в выражении
(4.76) определяются на основе юстировки базы методов прогнозирования к
базе данных по электропотреблению. Здесь находит применение эвристический вариант GZ-анализа, целью которого является определение так
называемой GZ-матрицы, представляющей собой таблицу методов прогнозирования, определенных как наиболее эффективных применительно к
объектам на соответствующих временных интервалах (рис. 4.40) [20].

Рис. 4.40. Фрагмент транспонированной GZ-матрицы (пример)
Строки GZ-матрицы – объекты, столбцы – последние пять временных интервалов предыстории функционирования. Элемент матрицы – код
метода, который дает для объекта наименьшую относительную ошибку.
Кодировка методов прогнозирования в GZ-матрице следующая (рис. 4.31):
1 – G-метод на основе АРСС; 2 – G-метод на основе МДВР; 3 – G-метод на
основе SSA; 4 – Z-метод БПТ; 5 – Z-метод СПТ; 6 – Z-метод ДКЗ.
Следует отметить, что GZ-матрица получается в результате последовательной многократной реализации различных методов прогнозирования

– 308 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

применительно к базе данных по электропотреблению. При этом глубина
матрицы данных меняется прибавлением вектора данных по одному временному интервалу (начиная от минус пятого), и применительно к каждому состоянию матрицы данных выполняются процедуры эвристического
варианта GZ-анализа (см. комментарии к рис. 4.32 и 4.33) [20].
Параллельно с GZ-матрицей формируется матрица коэффициентов
когерентности объектов на последних пяти временных интервалах, имеющая ту же размерность (матрица G, рис. 4.41). При этом расчет коэффициентов когерентности каждый раз осуществляется на основе статистической
обработки выборок значений электропотребления из матрицы данных соответствующей глубины [20]. В итоге каждому объекту на каждом временном интервале можно соотнести два параметра: код наиболее эффективного метода прогнозирования и коэффициент когерентности.

Рис. 4.41. Фрагмент транспонированной матрицы
коэффициентов когерентности (пример)
Статистическое сравнение GZ-матрицы и матрицы коэффициентов
когерентности G позволяет получить параметры для (4.76). При этом граmn

mx

ничные значения K GZ , K GZ получаются путем извлечения из G:
mn
K GZ
 min( G );
 mx
K GZ  max( G ).

(4.77)

Значения левого и правого критериальных значений коэффициента
1

2

когерентности K GZ , K GZ получаются на основе предварительного анализа чувствительности, в ходе которого методом случайного поиска осуществляется варьирование с целью определения таких значений, при которых частота встречаемости в GZ-матрице кодов G- и Z-методов различалась бы в наибольшей степени. Частота встречаемости кодов определяется

– 309 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

путем статистической обработки предварительно векторизованной GZматрицы. Поиск осуществляется в разделенной пополам области определения, в качестве которой выступает векторизованная матрица коэффициентов когерентности G, путем численного решения задачи (рис. 4.42) [20]:

| C G  C Z

C
| C C
Z
 G

C
где

CG

CZ

C

|

mn
mx
mn


1  max, {K GZ  G | K GZ  [ K GZ ; ( K GZ  K GZ ) / 2)};
K GZ

|

mx
mn
mx


2  max, {K GZ  G | K GZ  [( K GZ  K GZ ) / 2; K GZ ]},
K GZ

(4.78)
– количество элементов GZ-матрицы, имеющих коды, соответствующие G-методам (1 – 3);
– количество элементов GZ-матрицы, имеющих коды, соответствующие Z-методам (4 – 6);
– общее количество элементов GZ-матрицы.

Здесь следует подчеркнуть, что целевая функция (4.78) формально
прописана неоднозначно, т.к. в ее левой части предусмотрены операции
над GZ-матрицей, а в правой записаны условия, касающиеся матрицы коэффициентов когерентности G. Однако данная неоднозначность снимается
однозначным соответствием между элементами двух матриц.

Рис. 4.42. Результат решения оптимизационной задачи (пример)
Оптимизационная задача (4.78) неизбежно порождает область неопределенности, в которой G- и Z-методы прогнозирования, как наиболее
эффективные, встречаются примерно с одинаковой частотой (см. (4.76) и
рис. 4.42). В области неопределенности предлагается использовать комбинацию применяемых методов прогнозирования электропотребления. Прогноз в заданный момент времени вычисляется по отдельности каждым методом с использованием информации, доступной на интервале предысто-

– 310 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

рии. Окончательное прогнозное значение электропотребления получается
как билинейная комбинация всех применяемых методов [24]:
KF 
KM





W



W
 t 1   it 1  ijt 1 ijt 1  ;

i 1 
j1

 KF
KM
   1;  
it 1
ijt 1  1,

j1
 i 1

где

Wt 1

–

KF

–
–
–
–
–

it 1

KM

 ijt 1
Wijt 1

(4.79)

прогнозное значение электропотребления на момент
времени (t+1) (см. рис. 4.33);
количество учитываемых факторов;
весовой коэффициент i-го фактора;
количество применяемых методов прогнозирования;
весовой коэффициент i-го метода прогнозирования;
прогнозное значение электропотребления, полученное
j-м методом с учетом i-го фактора.

Весовые коэффициенты факторов, воздействующих на процесс электропотребления, определяются на основе фактор-анализа [23], а весовые
коэффициенты каждого из методов прогнозирования вычисляются как частота встречаемости данного метода прогнозирования как лучшего в области неопределенности GZ-матрицы:


C BN


;  C BN  C N ;

C
N GZ


1
2
K GZ  G | K GZ  [K GZ ; K GZ ];

GZ  G ,
i, j
 i, j i, j

где

C BN

–

C N

–
–
–

GZ
G

(4.80)

количество элементов области неопределенности GZматрицы, где метод фиксируется как лучший;
общее количество элементов области неопределенности;
GZ-матрица лучших методов прогнозирования;
G-матрица коэффициентов когерентности.

К системе (4.80) необходимо дать следующие важные пояснения. Вопервых, для выполнения нормировочного условия (второе уравнение)

– 311 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 5

должны быть рассмотрены все элементы области неопределенности GZматрицы. Во-вторых, границы самой области неопределенности фиксируются по соответствующим критериальным значениям коэффициента когерентности G-матрицы (третье уравнение системы). В-третьих, однозначное
соответствие между GZ-матрицей и матрицей коэффициентов когерентности устанавливается по индексам строк и столбцов (четвертое выражение).
Таким образом, ранговый анализ техноценоза по электропотреблению включает процедуры интервального оценивания, прогнозирования и
нормирования. Прогнозирование осуществляется с использованием гауссовых и ципфовых (G- и Z-) методов. Более тонкий анализ рангового параметрического распределения, осуществляемый с помощью процедур GZанализа, позволяет существенно повысить эффективность прогнозирования (см. рис. 4.43 для примера, подробно рассмотренного в [20]).

Рис. 4.43. Оценка GZ-метода прогнозирования
(коды методов – см. по рис. 4.31)
В качестве оценочного параметра на рисунке 4.43 используется
средняя относительная ошибка прогноза за пять лет:

WijR  WijP
n m 
OE    ij  (n  5), ij 
100 %,
R
Wij
 i 1 j1 
где

n
RиP

–
–

(4.81)

количество объектов исследуемого техноценоза;
индексы реального и прогнозного электропотребления.

Как показано в работах [19,20], погрешность прогнозирования электропотребления на год вперед с применением процедур критериального
GZ-анализа для отдельных объектов может составить 4 – 10 %. При этом
погрешность прогноза для техноценоза в целом не превышает 1,5 – 2 %.

– 312 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

4.6. ASR-анализ и нормирование электропотребления
На этапе статистического анализа осуществляется обработка данных
по электропотреблению, которая включает взаимосвязанные процедуры
рангового анализа (формирования базы данных, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования). Стандартные процедуры рангового анализа дополняются соответствующими тонкими процедурами: верификацией базы данных, а также дифлекс-, GZ- и ASR-анализом рангового
параметрического распределения [8-20]. В настоящем параграфе рассмотрим более подробно предельный алгоритм нормирования электропотребления как одну из форм реализации ASR-анализа – тонкой процедуры рангового анализа, существенно уточняющей нормирование (рис. 4.44).

Рис. 4.44. Стандартные и тонкие процедуры рангового анализа
В рамках техноценологического подхода нормирование – процедура
оптимального управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении статистических параметров (эмпирического среднего и стандарта)
кластеров техноценоза, выделенных на ранговом параметрическом распределении по исследуемому функциональному параметру [20]. Классифика-

– 313 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

ция объектов техноценоза осуществляется методами кластерного анализа
[1,39] и позволяет выделить группы объектов, которые на определенном
временном интервале потребляют ресурс сходным образом (рис. 4.44). При
этом статистически внутри кластера функциональные параметры объектов
должны распределяться по нормальному закону. Как показали многочисленные исследования и практическая реализация методологии, процедура
нормирования в сочетании с интервальным оцениванием и прогнозированием позволяет предъявлять объектам научно обоснованные нормы расходования ресурсов (в частности – электропотребления, кВт·ч) [8-20].

Рис. 4.45. Нормирование электропотребления объектов техноценоза:
здесь и далее электропотребление измеряется в кВт·ч
за временной интервал (час, сутки, месяц, год и т.д.)
В соответствии с [1,20,39] кластер-процедуры реализуются на пространстве экспериментальных данных по электропотреблению объектов в
соответствии с критерием качества разбиения на классы, который на фиксированном множестве f-разбиений (r1 , W1 ), (r2 , W2 ), ..., (rk , Wk ) на заданное число классов S1 , S2 , ..., Sn

Sf  (S1 , S2 , ..., Sn )
– 314 –

(4.82)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

выглядит следующим образом:

Q(S) 
где



2



d
(
r
,
W
),
(
r
,
W
)

 E i i j j   extr ,
f 1 ( ri , Wi ), ( rj , Wj )  Sf




n



(4.83)

d E ((ri , Wi ), (rj , Wj )) – взвешенное евклидово расстояние между полученными точками.

Кластер-процедура (4.82) (называемая «Single» [1]) дополняется
проверкой расстояния между классами Sf и S m , измеренного по принципу
ближайшего соседа. При этом циклично реализуется критерий:
(4.84)
 min (Sf , Sm )  mind(rf , Wf ), (rm , Wm ) (
      max .
r ,W )  S , ( r ,W )  S
f

f

f

m

m

m

Следует отметить, что нормы могут определяться и другими методами кластерного анализа, в частности: «Average» (средней связи), «Complete» (дальнего соседа), «Ward» (Варда) и «K-means» (К-средних). Находят применение и классические методы: «Prognoz» (с помощью процедуры
прогнозирования) и «Klass» (удельных норм) [1,20,39].
Таким образом, по результатам кластер-анализа объекты техноценоза разбиваются на группы (классы, кластеры) по «сходному» электропотреблению. После этого возникает возможность определения кластерных
норм электропотребления внутри каждой из групп. Кластерная норма
представляет собой среднее и эмпирический стандарт, определяемые на
выборке значений электропотребления рассматриваемой группы. Количество групп разбиения целесообразно иметь таким, чтобы в наиболее многочисленные из них входило не более 10 – 12 объектов. Среднее электропотребления для s-ой группы определяется следующим образом:
rs

Ws 
где

rs 1 , rs

–

W0 , 
ns
Wk

–
–
–

W0
 r  dr
rs 1
rs  rs 1

1 ns

 Wk ,
n s k 1

(4.85)

левая и правая ранговые границы нормируемой
группы объектов на распределении;
параметры рангового распределения;
количество объектов в s-ой группе;
эмпирическое значение электропотребления k-го
объекта техноценоза.

– 315 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

Эмпирический стандарт для этой же группы объектов:

1 ns
s 
( W s  Wk ) 2 .

n s  1 k 1

(4.86)

Процедуры кластер-анализа, будучи применены в процессе нормирования объектов техноценоза, дают неплохие результаты, однако обладают одним существенным недостатком. Они усредняют анализируемый параметр в пределах кластера на основе гауссовой математической статистики и тем самым не учитывают системный ресурс параметрического кластера техноценоза (рис. 4.44). Устраняется данный недостаток в рамках
процедуры ASR-анализа (Adding System Resource analysis), являющейся
тонким дополнением к нормированию (рис. 4.45) [20].
Реализация процедуры ASR-анализа в конечном итоге заключается в
добавлении к прогнозируемому среднему нормы электропотребления объекта соответствующей его рангу индивидуальной ASR-нормы (рис. 4.45):
ASR
W ASR
 W k  W k ;
k

ASR
 W k  W(rk )  W g (rk ),

где

ASR

Wk

Wk

–
–

ASR

–

rk
W(rk )

–
–

W g (r )

–

W g (rk )

–

W k

(4.87)

результирующая норма электропотребления для k-го
объекта с учетом ASR-анализа;
среднекластерная норма, полученная по результатам
процедуры нормирования;
индивидуальная ASR-норма;
ранг k-го объекта техноценоза;
значение электропотребления, соответствующее на
аппроксимационной кривой рангового параметрического распределения W(r) k-му рангу;
гауссовое распределение в ранговой форме,
соответствующее кластерному распределению;
значение электропотребления, соответствующее на
g

кривой W (r ) k-му рангу.

Приведенные на рисунке 4.44 две группы методов нормирования
формируют аппарат так называемого предельного алгоритма, что позволяет аккумулировать положительные стороны различных подходов и, как результат, повышать качество нормирования. При этом под качеством нормы

– 316 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

понимается показатель, отражающий качество реализации процедуры
нормирования по критерию близости к нижней границе переменного доверительного интервала [20]. Понятие качества нормы основывается на понимании того, что, с одной стороны, норма должна понуждать объекты к
снижению ресурсопотребления, и поэтому, чем она ниже, тем лучше. Однако, с другой стороны, норма не может опускаться ниже величины, соответствующей значению на нижней границе переменного доверительного
интервала для данного ранга (рис. 4.46). В противном случае выполнение
нормы будет нарушать нормальный технологический процесс функционирования оборудования, установленного в данный момент на объекте. Следовательно, показатель качества нормы может быть оценен величиной абсолютного или относительного отклонения от нижней границы переменного доверительного интервала. Для оценки качества нормирования используются данные, зарезервированные в векторе верификации.

Рис. 4.46. К вопросу качества нормы электропотребления:
ПДИ – переменный доверительный интервал
Итак, количественно показатель качества нормы электропотребления
может быть оценен величиной абсолютного или относительного отклонения от нижней границы переменного доверительного интервала:

– 317 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

 W ak  W k  W  ;
k


W k  Wk
o
 W k 
,

Wk
где

a

Wk
o

(4.88)

– абсолютный показатель качества нормы электропотребления k-объекта техноценоза;
– относительный показатель качества нормы;

Wk
W k – норма электропотребления;
Wk – эмпирическое значение электропотребления;

W(r) – аппроксимационная кривая рангового распределения;
W  – значение, соответствующее k-му рангу на верхней граk

Wk



нице переменного доверительного интервала W (r ) ;
– значение электропотребления, соответствующее k-му


рангу на нижней границе W (r ) .

Следует отметить, что выбор абсолютного или относительного показателя качества нормы зависит от специфики решаемой задачи. Если исследования осуществляются применительно к одному и тому же объекту
техноценоза для сравнения результатов различных методов нормирования
на отдельных этапах функционирования, то следует применять абсолютный показатель. Если нормированию подвергается выборка объектов техноценоза, то целесообразным видится относительный показатель.
При реализации процедуры ASR-анализа наиболее сложной задачей
является определение соответствующей рангу каждого объекта техноценоза индивидуальной ASR-нормы, которая затем отнимается (или добавляется) от среднекластерного значения и тем самым учитывает негауссовость
эмпирических выборок электропотребления. В качестве одного методов
ASR-анализа впервые предлагается так называемый предельный алгоритм
нормирования, позволяющий с использованием линейной комбинации результатов нормирования отдельными методами, оптимизации вторичных
норм по критерию качества, а также уточнения по ASR-отклонению получать значение предельной нормы (рис. 4.47). Как представляется, получаемая в результате реализации предельного алгоритма норма отличается от
среднекластерной именно на величину ASR-нормы.
Процесс нормирования электропотребления объектов техноценоза с
помощью предельного алгоритма включает следующие основные этапы
(рис. 4.47): 1) нормирования электропотребления всеми имеющимися в
распоряжении методами применительно к каждому объекту; 2) вычисле-

– 318 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

ния взвешенных норм; 3) реализации оптимизационного процесса с целью
определения лучших вторичных ном; 4) уточнения лучших вторичных
норм по ASR-отклонению; 5) получения предельных норм.

Рис. 4.47. Основные этапы предельного алгоритма нормирования
На рисунке 4.48 приведена упрощенная структура прогнозной базы
данных техноценоза по электропотреблению. Из базы предварительно
осуществляется выделение ряда информационных подсистем. Фактические
известные данные по электропотреблению в текущем временном интервале (часу, сутках, месяце, году) составляют «Вектор верификации», который выделяется из базы данных для оценки качества получаемых норм.
Все остальные известные данные за прошедшие временные интервалы образуют «Матрицу данных». Нормы электропотребления на будущем временном интервале определяются как «Вектор нормирования».
На первом этапе алгоритма осуществляется процедура интервального оценивания [8-20]. В качестве источника данных используется база данных по электропотреблению за 10 – 15 лет предыстории. Интервальное
оценивание проводится с целью определения границ переменного доверительного интервала для вектора верификации. Нижняя граница переменного доверительного интервала – гиперболическая кривая, полученная в ре-

– 319 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

зультате аппроксимации нижних границ 95 %-ых доверительных интервалов, рассчитанных для каждого из рангов рангового параметрического
распределения [20]. Следует еще раз подчеркнуть, что нижняя граница переменного доверительного интервала, построенного для вектора верификации, в последующем используется для оценки качества норм, полученных на статистическом материале матрицы данных.

Рис. 4.48. Структура базы данных объектов по электропотреблению:
Wkm – электропотребление k-го объекта техноценоза на
(t – m)-ом временном интервале (часе, сутках, месяце, году)
Построение доверительного интервала на основе значений электропотребления рангов позволяет учесть системное влияние техноценоза и
взаимное влияние объектов друг на друга. Анализ, выполненный для множества объектов различных техноценозов, позволил подтвердить предположение о нормальном распределении значений электропотребления внутри рангов, что дает возможность на основе данных за ряд временных интервалов построить для каждого ранга доверительный интервал [20].
*
Как известно, если  служит оценкой неизвестного параметра  ,
то доверительным называется интервал [  ,   ] , который покрывает неизвестный параметр с заданной надежностью  [24]:
*

– 320 –

*

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

P [*      *  ]  ,
где

(4.89)

 – точность оценки.

Если случайная величина X распределена нормально, то по данным
выборки объемом n можно ввести случайную величину T, которая имеет
распределение Стьюдента с k = n - 1 степенями свободы [24]:

T
где

Xm
,
S/ n

(4.90)

– выборочная средняя;
m – неизвестное математическое ожидание;
S – исправленное среднее квадратичное отклонение.

X

Плотность распределения Стьюдента определяется выражением:


Г(n / 2)
t2 
1 

S( t , n ) 
(n - 1)Г((n  1) / 2)  n  1 

n / 2

,

(4.91)



где

( x )   u x 1e  u du

– гамма-функция (t – табличный аргумент).

0

Как видно из (4.90), распределение Стьюдента определяется одним
параметром – объемом выборки n и не зависит от неизвестных параметров.
Так как S(t, n) – четная функция от t, то вероятность неравенства

Xm
 t
S/ n

(4.92)

определяется следующим условием:
t


 Xm

P 
 t    2  S( t , n )dt  .
S
/
n


0

(4.93)

При замене строгого неравенства в выражении (4.92) двойным неравенством, а также с учетом уравнения (4.93) получаем:

– 321 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6





P X  t  S / n  m  X  t  S / n  .

(4.94)

При замене случайных величин X и S неслучайными величинами x
и s, найденными по выборке, получается доверительный интервал, покрывающий неизвестный параметр m с надежностью  :

((x  t  s / n ) , (x  t  s / n )) ,
где

(4.95)

s – выборочное среднее квадратичное отклонение;
x – выборочное среднее (находится по выборке);
t  – аргумент (находится таблично по заданным n и  ).

Данный подход для построения доверительных интервалов имеет
следующие преимущества: возможность применения для выборок с малым
объемом (n < 30), а также отсутствие неизвестных параметров распределения. В наших исследованиях неизвестным параметром для фиксированного ранга является истинное электропотребление W , а его оценкой выступает выборочное среднее значение электропотребления w (рис. 4.49).

Рис. 4.49. Границы доверительных интервалов рангов техноценоза

– 322 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

После аппроксимации границ переменного доверительного интервала осуществляется расчет взвешенных норм электропотребления. Данная
процедура реализуется путем линейной комбинации норм, рассчитанных
различными методами, включая техноценологические, учитывающие системные свойства техноценоза и классические, учитывающие индивидуальные особенности объектов (рис. 4.50). Данный подход продолжает
идею, реализованную нами ранее применительно к прогнозированию электропотребления в процедуре GZ-анализа [20]. Суть подхода заключается в
следующем. На основе имеющейся базы данных по электропотреблению
за определенный промежуток времени применительно к каждому объекту
техноценоза реализуются все имеющиеся методы нормирования. Полученная совокупность норм оценивается по критерию близости к нижней
границе переменного доверительного интервала, построенного применительно к вектору верификации, заранее выделенному из базы данных. На
основе оценок норм формируется матрица весовых коэффициентов методов нормирования. При этом применяется алгоритм расчета, реализующий
принцип предпочтения: чем лучше норма, полученная данным методом,
тем выше его весовой коэффициент (сумма последних для объекта равна
единице). Затем применительно к каждому объекту реализуется линейная
комбинация, позволяющая получить наилучшую норму электропотребления для данного объекта техноценоза на данном временном интервале.

Рис. 4.50. Линейная комбинация методов нормирования

– 323 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

Алгоритмически получению весовых коэффициентов методов нормирования предшествует расчет отклонений значений норм от соответствующих значений на нижней границе переменного доверительного интервала. При этом используется абсолютный показатель качества нормирования электропотребления k-объекта техноценоза (см. (4.88)):

 W k  W k  Wk ,
ai

где

i

(4.96)

i
W k – норма, полученная i-ым методом для k-го объекта;
Wk – значение электропотребления k-го объекта на нижней

границе переменного доверительного интервала.

Это позволяет рассчитать веса i-ых методов нормирования для k-го
объекта техноценоза по следующим выражениям:
q
 i
j
i
Vk  G k /  G k ;
j 1

q
ai
aj
 i
G

1


W
/

W
k
 k;
 k
j 1

q

i
 Vk  1 ,
i 1

где

(4.97)

Vki – вес i-го метода нормирования для k-го объекта;

q – общее количество реализуемых методов нормирования;
j – вспомогательный формальный индекс суммирования.

В итоге для каждого объекта получаем взвешенную норму вида:
q

W k   (Vki  W k ).
i

(4.98)

i 1

Как представляется, дальнейшее уточнение нормы может быть реализовано в процессе вторичного нормирования с последующей оптимизацией. При этом под оптимизацией норм понимается итерационный процесс определения лучшей вторичной нормы по критерию близости к нижней границе переменного доверительного интервала. Предполагается, что
взвешенная норма используется при последующих расчетах как вторичная,
под которой понимается норма, полученная в процессе нормирования, ко-

– 324 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

гда в качестве статистических данных используются не эмпирические данные по электропотреблению, а нормы, полученные на предыдущем этапе
итерационного процесса. Процесс повторяется до тех пор, пока значение
вторичной нормы не приблизится экстремально к нижней границе переменного доверительного интервала. Вторичная норма, которая характеризуется максимальной близостью к нижней границе переменного доверительного интервала, называется лучшей вторичной нормой (рис. 4.51):
vt
W kvtext   


W
k
min ;
a

 W k  min

a
vt
 W kn  W kn  Wk ,


где

(4.99)

vt
W k ext – лучшая вторичная норма k-ого объекта;
vt
W k min – минимальная из всех вторичных норм;
vt
W kn – вторичная норма k-ого объекта на n-ой итерации;
Wk – значение, соответствующее k-му рангу на нижней грани-

це переменного доверительного интервала.

Рис. 4.51. К определению лучших вторичных норм

– 325 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

Как показали экспериментальные исследования, вторичное нормирование для разных объектов техноценоза приводит к различным результатам. Имеются пять типовых групп объектов, для которых вторичное
нормирование (рис. 4.52): 1 – приводит к улучшению нормы до максимума, а затем – к ухудшению; 2 – приводит к последовательному ухудшению
нормы; 3 – приводит к постоянному улучшению нормы с последующей
стабилизацией данного процесса; 4 – приводит к ухудшению до минимума,
а затем – к улучшению; 5 – не приводит к улучшению нормы. Причина подобного разнообразия результатов вторичного нормирования видится в
сложном согласованно – рассогласованном процессе поведения отдельных
объектов по отношению к техноценозу, а также, техноценоза, со своей
стороны, – по отношению к объектам. Фундаментальное обоснование данного явления кроется в свойстве когерентности техноценозов [20].

Рис. 4.52. Варианты результатов вторичного нормирования,
осуществленного в ходе пяти итераций
Процесс вторичного нормирования относится к типу безусловных
задач одномерной оптимизации, которая реализуется в соответствии с критерием (4.99) по алгоритму, показанному на рисунке 4.53. Алгоритм последовательно включает два цикла, первый из которых предназначен для
формирования базы вторичных норм объектов техноценоза, а второй – для
фиксации лучшей вторичной нормы по каждому объекту. В первом цикле

– 326 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

осуществляется открытый итерационный процесс, завершение которого
происходит, когда по всем объектам будет надежно зафиксировано прохождение экстремума с учетом априорно заданной точности. Второй цикл
имеет предопределенное количество итераций (равное количеству вторичных норм, полученных в процессе первого цикла из расчета на один объект) и включает простой перебор вторичных норм, определение их отклонений от нижней границы переменного доверительного интервала и фиксацию лучшей из всех вторичных норм по каждому объекту.

Рис. 4.53. Алгоритм вторичного нормирования
На заключительном этапе предельного алгоритма осуществляется
дополнительное уточнение норм электропотребления, которое производится только для объектов, лучшие вторичные нормы которых выходят за
границы переменного доверительного интервала и составляют совокупность так называемых «аномальных норм». Реализация уточняющей процедуры заключается в вычитании (или добавлении) из лучшей вторичной
нормы соответствующего его рангу ASR-отклонения, под которым понимается отклонение значения лучшей вторичной нормы от значения нижней
или верхней границы переменного доверительного интервала (в зависимости от того, где расположена лучшая норма) с учетом коэффициента
управляющего воздействия. При этом, чем существенней ASR-отклонение,
тем большее значение приобретает коэффициент управляющего воздей-

– 327 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

ствия. Следовательно, при реализации вычислительных процедур данного
этапа алгоритма от значения лучшей вторичной нормы k-го объекта отнимается (или прибавляется) ASR-отклонение, помноженное на коэффициент
управляющего воздействия (рис. 4.54). В итоге получается предельная
норма электропотребления (она же – результирующая ASR-норма из
(4.87)) для k-го объекта техноценоза с учетом лучшей вторичной нормы,
ASR-отклонения и коэффициента управляющего воздействия:
ASR

Wk
где

ASR

Wk

pr

Wk
vt

W k ext

pr

vt

 W k  W k ext  ASR
k K yk ,

(4.100)

– результирующая норма электропотребления, полученная
для k-го объекта техноценоза;
– предельная норма k-го объекта;
– лучшая вторичная норма, полученная по результатам оптимизационного процесса;
– ASR-отклонение, рассчитанное для k-го объекта;

ASR
k
K yk – коэффициент управляющего воздействия k-го объекта.

Рис. 4.54. Получение результирующей (предельной) нормы

– 328 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

В выражении (4.100) знак «минус» ставится в том случае, если точка
находится выше верхней границы переменного доверительного интервала,
а «плюс», – если ниже нижней границы. Кроме того, ASR-отклонение
определяется в зависимости от положения самой точки относительно границ переменного доверительного интервала следующим образом:
- для объектов, лучшая вторичная норма которых оказалась выше
верхней границы переменного доверительного интервала:

ASR
 W k ext  Wk ;
k
vt

(4.101)

- для объектов, лучшая вторичная норма которых лежит ниже нижней границы переменного доверительного интервала:

ASR
 W k ext  Wk .
k
vt

(4.102)

При определении коэффициента управляющего воздействия может
быть реализована различная «политика энергосбережения», а также учтены следующие факторы: стохастичность процесса электропотребления;
сильная зависимость от метеоусловий; степень мотивации персонала к
осуществлению энергосберегающих процедур; возможные существенные
изменения технологии потребления электроэнергии; влияние на процесс
энергосбережения государственной тарифной политики; вероятная многовариантность структурных изменений в техноценозе и некоторые другие.
Мы предлагаем, как минимум, поставить коэффициент управляющего воздействия в прямую зависимость от величины ASR-отклонения. При этом
он приобретает смысл линейного весового коэффициента, полученного отдельно на каждом из двух подмножеств аномальных норм:
h

K yi  ASR
/  ASR
,
i
j
j 1

где

(4.103)

K yi – коэффициент управляющего воздействия, определяемый
для i-ой аномальной нормы;
– ASR-отклонение для i-ой аномальной нормы;
h – общее количество аномальных норм в подмножестве;
j – вспомогательный формальный индекс суммирования.

ASR
i

– 329 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

Напомним, что выражение (4.103) отдельно реализуется для двух
групп аномальных норм: 1 – расположенных выше верхней границы доверительного интервала; 2 – расположенных ниже нижней границы. И последнее, для всех лучших вторичных норм, оказавшихся в пределах доверительного интервала, в рамках универсальной процедуры можно принять
коэффициент управляющего воздействия равным нулю.
Предельный алгоритм нормирования на эмпирическом материале
всей имеющейся базы техноценоза позволяет закрепить за каждым объектом на каждом временном интервале (часе, сутках, месяце, годе) индивидуальную норму электропотребления. Процедура аппроксимации дает динамическую функцию нормы k-го объекта во времени:
ASR

Wk
где

(t ),

(4.104)

t – время функционирования техноценоза.

Реализация процедур прогнозирования применительно к функции
(4.104) позволяет оценить динамику норм электропотребления объектов, а
также разработать программу нормирования техноценоза на среднесрочную перспективу, реализующую, например, следующий критерий:

 t m ASR

ASR

  Wconst
W
(
t
)
dt
,
  k

k 1 0

n

где

(4.105)

n – количество объектов техноценоза;
t  0 ... t m – временной диапазон моделирования;
ASR – кумулятивное требование внешней системы управWconst
ления к электропотреблению техноценоза.

Процедуры, описываемые выражениями (4.104) и (4.105), мы впервые называем динамическим нормированием. Следует также отметить, что
получаемые таким образом нормы эффективны только для исследуемого
техноценоза и не применимы для других, однако для данного они надежны
и устойчивы [20,28]. В любом случае их можно непрерывно уточнять одновременно с изменением базы данных по электропотреблению.
Реализация предельного алгоритма осуществлялась применительно к
одному из техноценозов, расположенных на территории Калининградской
области [20]. Статистическая обработка месячных данных по электропотреблению объектов техноценоза за период с 1995 по 2010 годы позволила
разработать программу нормирования электропотребления объектов техноценоза на ближайшие пять лет (до 2015 года) (рис. 4.55).

– 330 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

Рис. 4.55. Программа нормирования исследуемого
техноценоза (фрагмент)
Следует отметить, что предлагаемая программа нормирования позволяет предъявить каждому объекту техноценоза на каждом временном
интервале индивидуальный лимит электропотребления, который, с одной
стороны, будет способствовать последовательному снижению электропотребления, а с другой, – является вполне «посильным» для объектов и ни
на одном временном интервале не нарушит нормальный технологический
процесс. Важным является то, что реализация в рамках предельного алгоритма завершающей процедуры уточнения норм электропотребления по
ASR-отклонению с использованием коэффициента управляющего воздействия позволяет в рамках программы нормирования осуществлять постоянный мониторинг выполнения каждым объектом и техноценозом в целом
кумулятивных контрольных нормативов, заложенных в базовые федеральные и ведомственные документы по энергосбережению.
Кроме того, анализ результатов нормирования с использованием
предельного алгоритма позволил сделать два весьма важных вывода, касающихся работоспособности методологии. Во-первых, на обширном статистическом материале был подтвержден теоретический вывод об устойчивом характере оптимизационного процесса вторичного нормирования

– 331 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

(рис. 4.56). Во-вторых, удалось продемонстрировать достаточно высокие
экономические показатели предельного алгоритма (рис. 4.57, 4.58).

Рис. 4.56. Характер оптимизационного процесса
вторичного нормирования (данные
получены для техноценоза в целом)

Рис. 4.57. Годовой перерасход электроэнергии исследуемого
техноценоза относительно нижней границы ПДИ
в денежном эквиваленте (в тыс. руб.)

– 332 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 4 Параграф 6

Рис. 4.58. Годовые вероятные затраты на электроэнергию
исследуемого техноценоза при обязательном
выполнении предельных норм (в млн. руб.)
Таким образом, выполняемая в рамках нормирования классификация
объектов техноценоза позволяет выделить группы объектов, которые на
определенном временном интервале потребляют ресурс сходным образом.
Процедуры кластер-анализа, будучи применены сами по себе в процессе
нормирования техноценоза, дают неплохие результаты, однако обладают
одним существенным недостатком. Они усредняют анализируемый параметр в пределах кластера на основе гауссовой математической статистики
и тем самым не учитывают системный ресурс параметрического кластера
техноценоза. Устраняется данный недостаток в рамках процедуры ASRанализа (Adding System Resource analysis), являющейся тонким дополнением к нормированию. Одной из форм реализации ASR-анализа является
предельный алгоритм нормирования электропотребления, который позволяет с использованием линейной комбинации результатов нормирования
отдельными методами, оптимизации вторичных норм по критерию качества норм, а также уточнения по ASR-отклонению получать значения предельной (лучшей) нормы. Предельный алгоритм позволяет весьма существенно улучшить процедуру нормирования, как с технологической, так и
экономической точек зрения. Опыт нормирования электропотребления с
использованием предельного алгоритма дает улучшение показателя качества на 7 – 9 %, а экономию денежных средств – до 10 %.

– 333 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

5. УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ
МЕТОДАМИ ZP-АНАЛИЗА
5.1. Потенширование электропотребления
Для того чтобы переломить негативные тенденции в области энергосбережения и существенно повысить энергоэффективность российской
экономики, требуется внедрение в системах управления региональными,
промышленными и корпоративными электротехническими комплексами
методики оптимального управления электропотреблением, включающей
этапы создания базы данных, выявления аномальных объектов, прогнозирования, нормирования, а также потенширования.
Одной из ключевых процедур оптимального управления техноценозом является процедура потенширования, которая составляет предмет исследования в настоящей главе и заключается в определении потенциала
энергосбережения, на величину которого на данном временном интервале
может быть сокращено электропотребление техноценоза без ущерба его
нормальному функционированию. Потенциал энергосбережения – полученная на расчетную глубину времени абсолютная разница между электропотреблением техноценоза без реализации энергосберегающих процедур, с одной стороны, и электропотреблением, соответствующим нижней
границе переменного доверительного интервала, с другой. Тонким дополнением к стандартной процедуре потенширования является ZP-анализ, под
которым понимается тонкая процедура управления электропотреблением,
осуществляемая на этапе потенширования с целью разработки ZP-плана
энергосбережения техноценоза. В основе ZP-анализа лежит методика
оценки Z-потенциала, причем в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе
переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального оценивания после ZP-нормирования. ZP-планирование предусматривает для каждого объекта на каждом временном интервале управляющие воздействия, поставленные в зависимость от дифлекс-параметров.
Важным элементом ZP-анализа является мониторинг результативности
энергосбережения, который осуществляется с помощью показателя конверсии, который показывает, насколько адекватно премиальные средства
конвертировались в снижение электропотребления.
Итак, на этапе построения эмпирической модели осуществляется
статистическая обработка данных по электропотреблению объектов техноценоза, которая включает взаимосвязанные процедуры рангового анализа.
Как известно из работ [15-20], основными процедурами методики оптимального управления электропотреблением являются следующие: формирование базы данных, интервальное оценивание, прогнозирование и нор-

– 334 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

мирование. Предлагается дополнить их еще одной важной процедурой –
потеншированием (от английского «potential» – «потеншл») (рис. 5.1).

Рис. 5.1. Методика оптимального управления электропотреблением
Применительно к электроэнергии процедура потенширования сводится к определению и последующему использованию в процессе управления потенциала энергосбережения. Здесь следует отметить терминологическую особенность, заключающуюся в том, что, следуя традиции, понятие энергосбережения мы будем относить лишь к электроэнергии, что
позволит избежать понятия «электросбережение», которое почти не находит применения в современной научной литературе и нормативных документах. Не будем мы применять и выражение «экономия электроэнергии»,
которое со словом «потенциал» составляет достаточно громоздкую фразу
и в современной литературе не встречается. Таким образом, в методике
оптимального управления электропотреблением под потеншированием будем понимать процедуру, заключающуюся в определении потенциала
энергосбережения, на величину которого на данном временном интервале
должно быть сокращено электропотребление техноценоза без ущерба нор-

– 335 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

мальному функционированию объектов. Определим ключевое в процедуре
потенширования понятие потенциала энергосбережения (рис. 5.2).

Рис. 5.2. К понятию системного потенциала
энергосбережения техноценоза
Потенциал энергосбережения (системный потенциал энергосбережения) – полученная на расчетную глубину времени абсолютная разница
между электропотреблением техноценоза (в кВтч) без реализации энергосберегающих процедур, с одной стороны, и электропотреблением, соответствующим нижней границе переменного доверительного интервала, с
другой. Электропотребление техноценоза рассчитывается как интеграл в
пределах от нуля до бесконечности под соответствующей кривой рангового параметрического распределения. При этом, в качестве расчетной берется либо кривая, полученная для эмпирических значений электропотребления объектов, либо нижняя граница переменного доверительного
интервала. Расчетный промежуток времени определяется, с одной стороны, глубиной базы данных по электропотреблению в прошлом, на основе
которой строится переменный доверительный интервал, а с другой – требуемым горизонтом моделирования потенциала в будущем.
Следует отметить принципиальное отличие нашего подхода от традиционного, когда под потенциалом энергосбережения понимается, по сути, сумма полученных по отдельности для каждой электроустановки раз-

– 336 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

ностей между реально существующим электропотреблением и некоторым
гипотетическим значением электропотребления данной установки, которое
могло бы быть, если бы в ней были реализованы некие лучшие показатели
энергоэффективности. При этом, нигде в доступной нам литературе не
раскрываются следующие важные моменты: во-первых, на каком основании сделано заключение, что потенциал энергосбережения техноценоза
обладает свойством аддитивности, т.е. его можно рассчитать как сумму
потенциалов энергосбережения отдельных электроприемников; во-вторых,
откуда предполагается брать и как интерпретировать эти самые «лучшие
показатели энергоэффективности»; в-третьих, как учитывается степень доступности лучших показателей энергоэффективности на данном конкретном оборудовании данного конкретного техноценоза; в-четвертых, где
находится нижний предел электропотребления, ниже которого в техноценозе без нарушения нормального технологического процесса опускаться
просто нельзя; в-пятых, как рассчитанный потенциал энергосбережения
может быть использован в повседневном процессе управления электропотреблением пространственно-технологических кластеров техноценоза;
наконец, в-шестых, каким образом вообще можно с известной степенью
достоверности вести речь об одномоментном определении электропотребления сотен тысяч (или даже миллионов) отдельных электроприемников
(от зарядника мобильного телефона или чайника до конвертера или доменной печи), которые, к тому же, на девяносто девять процентов не имеют системы индивидуального учета электропотребления.
Для того чтобы подчеркнуть обсуждаемое выше принципиальное отличие предлагается вводимый нами системный потенциал, рассчитываемый с помощью известных из рангового анализа ципфовых распределений
[15-20], обозначать как Z-потенциал (по первой букве фамилии известного
ученого George Kingsley Zipf) и рассчитывать следующим образом:




W1   W(r )dr   W1 (r )dr ,
0

где

(5.1)

0

W1 – потенциал энергосбережения техноценоза (рис. 5.2);

W(r) – аппроксимационная кривая, полученная для эмпирических значений электропотребления объектов;
W1 (r ) – нижняя граница переменного доверительного интервала, полученная на основе обработки базы данных;
r – ранг объекта техноценоза.
С целью повышения точности расчетов стандартные процедуры оптимального управления электропотреблением (формирование базы данных, интервальное оценивание, прогнозирование, нормирование и потен-

– 337 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

ширование электропотребления – рис. 5.1) дополняются соответствующими тонкими процедурами: верификацией базы данных по электропотреблению, а также дифлекс-, GZ-, ASR- и ZP-анализом (рис. 5.3).

Рис. 5.3. Тонкие процедуры оптимального управления
электропотреблением техноценоза
Таким образом, тонким дополнением к стандартной процедуре потенширования является впервые предлагаемый здесь ZP-анализ, под которым понимается тонкая процедура оптимального управления электропотреблением, осуществляемая на этапе потенширования с целью разработки
ZP-плана энергосбережения техноценоза. Сам термин «ZP-анализ» («зетпэ-анализ») является легко произносимым сокращением от фразы «Анализ
с помощью Z-потенциала». В соответствии с принятой в ранговом анализе
традицией, входящая в него аббревиатура «ZP» получена от английского
«Z-Potential». В основе ZP-анализа лежит методика оценки Z-потенциала,
отличающаяся двухуровневой системой. Первый уровень – Z1-потенциал –
когда в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое
распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального оценивания.

– 338 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

Второй уровень – Z2-потенциал – когда в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней
границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре
интервального оценивания после ZP-нормирования. ZP-план разрабатывается индивидуально для каждого объекта техноценоза на расчетный промежуток времени. Он предполагает, что электропотребление техноценоза в
целом должно в течение двух этапов понизиться на величину, соответствующую, сначала, Z1-потенциалу, а затем – Z2-потенциалу. При этом
ZP-планирование предусматривает для каждого объекта на каждом временном интервале индивидуальные управляющие воздействия, поставленные в зависимость от дифлекс-параметров. ZP-нормированием называется
процедура пересчета электропотребления объектов внутри функциональных групп техноценоза на основе реально существующих графиков нагрузок и лучших внутригрупповых показателей электропотребления.
На рисунке 5.4 показана структура ZP-модуля потенширования техноценоза. Источником данных в модуле выступает база данных техноценоза по электропотреблению, включающая в себя СУБД и банки данных,
собираемых как в процессе функционирования техноценоза, так и уже в
ходе реализации информационно-аналитического комплекса (данные оргштатной структуры техноценоза, геоинформация, сведения о функциональных группах и лидинговых параметрах, первичные и пересчитанные
значения электропотребления объектов, табулированные первичные и вторичные ранговые параметрические распределения, таблицы соответствия
индексов, значения границ переменных доверительных интервалов, ZPнормы, Z-потенциалы, результаты ZP-планирования и др.).
Первый элемент ZP-модуля составляет стандартная процедура оптимального управления электропотреблением – потенширование (рис. 5.4),
которая включает следующие процедуры: выделение подсистем в исходных данных по электропотреблению, построение ранговых распределений,
интервальное оценивание, построение переменных доверительных интервалов и расчет на этой основе Z1-потенциала энергосбережения. Второй
элемент ZP-модуля потенширования предусматривает оценку эффективности процесса оптимального управления электропотреблением техноценоза,
которая осуществляется по итогам применения критерия, основанного на
максимизации показателя эффективности, показывающего соотношение
интегральных показателей качества и затрат.
Тонким дополнением к стандартной процедуре потенширования является впервые разработанный нами ZP-анализ (рис. 5.3), включающий
процедуры ZP-нормирования и ZP-планирования, которые выступают элементами ZP-модуля. Процедура ZP-нормирования имеет целью определение Z2-потенциала техноценоза и является подготовительной процедурой
к ZP-планированию. Расчет предваряется углубленным анализом организационно-штатной структуры техноценоза, выделением в нем технологи-

– 339 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

ческих групп и определением групповых лидинговых параметров (наиболее полно характеризующих технологический процесс группы).

Рис. 5.4. Структура ZP-модуля потенширования техноценоза:
ПДИ – переменный доверительный интервал;
ЭП – электропотребление

– 340 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

Далее вычисляется удельное электропотребление в группах, определяются ZP-нормы и на их основе пересчитывается электропотребление
объектов. Это позволяет построить новые ранговые распределения по
электропотреблению и переменные доверительные интервалы к ним, а затем рассчитать Z2-потенциал энергосбережения.
Полученные Z1- и Z2-потенциалы позволяют перейти к заключительному и главному элементу ZP-модуля – ZP-планированию. Здесь на
основе выбранной стратегии, осуществляется определение объема снижения электропотребления техноценоза, а также долей объектов в общем
снижении. Последующий расчет дифлекс-параметров позволяет получить
весовые коэффициенты, на основе которых определяются нормы снижения
электропотребления объектов. Одновременно появляется возможность
определения объема фонда энергосбережения техноценоза, что позволяет
рассчитать премии персоналу за успехи в экономии электроэнергии, а также необходимые инвестиции в перевооружение и модернизацию электрооборудования объектов. Следует отметить, что основным результатом методики на данном этапе является ZP-план, содержащий нормы снижения
электропотребления и объемы премий для каждого из объектов.
Совместная реализация элементов ZP-модуля осуществляется по
следующему укрупненному алгоритму (рис. 5.5). Как уже говорилось, источником данных является база, в которой, кроме прочего, хранится информация о стратегиях энергосбережения. В первую очередь алгоритмом
предусмотрен анализ заданной стратегии и формирование расчетного цикла по временным интервалам. В основе анализа стратегии лежит расчет
интегральных показателей качества и затрат, что требует, еще до начала
основных расчетов собственно ZP-модуля, формирования модельной матрицы данных. Осуществляется это априорно методами прогнозирования
(для чисто инерционных вариантов развития) и моделирования (для управляемых вариантов) в рамках процедур методики оптимального управления
электропотреблением. Данные расчеты позволяют еще до начала реализации методики ZP-модуля оценить, прежде всего, инвестиционные перспективы и управленческие возможности техноценоза.
В любом случае все расчетные процедуры цикла реализуются последовательно применительно к одному временному интервалу, начиная с
первого, следующего за вектором текущих данных. В цикле последовательно реализуются основные процедуры ZP-модуля: потенширование,
ZP-нормирование и ZP-планирование (вместе с рядом промежуточных
операций), а также мониторинг конверсии, показывающий, насколько
адекватно средства, направляемые на премирование объектов на предыдущем временном интервале, конвертируются в процесс снижения электропотребления на последующем интервале. В конце последовательной
цепочки операций осуществляется анализ результатов, основной целью
которого является принятие решения об окончании цикла. Данное решение

– 341 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 1

зависит от выбранной стратегии энергосбережения и принимается при выполнении одного из следующих решающих условий: текущий временной
интервал сравнялся с требуемым конечным; текущий потенциал энергосбережения достиг заданного уровня; показатель конверсии опустился ниже минимально допустимого порогового значения (рис. 5.5).

Рис. 5.5. Алгоритм реализация процедур ZP-модуля
Если принято решение о продолжении расчетов, то результаты, полученные на предыдущей итерации, добавляются в базу данных в качестве
модельного вектора электропотребления на следующем временном интервале. По окончании цикла осуществляется оценка эффективности реализации ZP-модуля и производится вывод результатов. По итогам оценки эффективности может быть принято решение о сохранении или изменении
стратегии энергосбережения. Цикл может реализовываться и по укороченному пути, когда пропускается процедура ZP-нормирования, а в качестве
критериального потенциала энергосбережения принимается не Z2-, а Z1потенциал (на рис. 5.5 показано штрихом). Возможен двухэтапный алгоритм, когда цикл реализуется по укороченному пути до момента исчерпания Z1-потенциала, а затем включается процедура ZP-нормирования, и
цикл ZP-модуля реализуется вплоть до исчерпания Z2-потенциала.

– 342 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

5.2. ZP-анализ техноценоза
Перейдем к более подробному рассмотрению методик потенширования и ZP-анализа. На рисунке 5.6 приведена упрощенная структура базы
данных объектов техноценоза по электропотреблению за определенное количество временных интервалов (часов, дней, месяцев, лет).

Рис. 5.6. Структура базы данных техноценоза по электропотреблению:
Wkv – электропотребление k-го объекта техноценоза за
(t – v)-ый временной интервал (час, день, месяц, год)
Из базы предварительно осуществляется выделение ряда информационных подсистем. Фактические известные данные по электропотреблению в текущем временном интервале (часу, сутках, месяце, году) составляют «Вектор текущих данных». Все остальные известные данные за прошедшие временные интервалы образуют «Матрицу предыдущих данных»,
которая необходима для построения переменного доверительного интервала по электропотреблению для вектора текущих данных. Значения электропотребления на будущем временном интервале определяются как «Вектор потенширования». Именно для этих данных определяются Z1-и Z2потенциалы энергосбережения. В зависимости от целей исследования для

– 343 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

определения Z-потенциала и оценки эффективности оптимального управления электропотреблением может быть сформирована матрица модельных значений, как правило, глубиной 5 – 7 временных интервалов.
На первом этапе ZP-анализа осуществляется процедура интервального оценивания [15-20], под которой понимается процедура оптимального
управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении точек
эмпирического рангового параметрического распределения по исследуемому функциональному параметру, выходящих за пределы гауссового переменного доверительного интервала, построенного относительно аппроксимационной кривой распределения. Точки, выходящие за пределы доверительного интервала, фиксируют объекты техноценоза, аномально потребляющие ресурс. При этом если точка находится ниже доверительного
интервала, то считается, что объект потребляет ресурсы аномально мало, а
если выше интервала, – то аномально много. В обоих случаях объект нуждается в углубленном обследовании с целью выявления причин его аномального состояния. Для более тонкой настройки процедур управления ресурсопотреблением на этапе интервального оценивания проводится дифлекс-анализ рангового распределения. Его целью является разработка оптимального плана углубленных обследований «аномальных» объектов на
среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). При этом предполагается, что
основным индикатором дифлекс-анализа является отклонение эмпирического значения ресурсопотребления «аномального» объекта от верхней
границы переменного доверительного интервала.
В данном случае в качестве источника данных используется база
данных по электропотреблению за 10 – 15 лет предыстории. Интервальное
оценивание проводится с целью определения границ переменного доверительного интервала для вектора потенширования. Нижняя граница переменного доверительного интервала – гиперболическая кривая, полученная
в результате аппроксимации нижних границ 95 %-ых доверительных интервалов, рассчитанных для каждого из рангов рангового параметрического распределения [19,20]. Следует подчеркнуть, что нижняя граница переменного доверительного интервала, построенного для вектора потенширования, в последующем используется для осуществления ZP-планирования
на статистическом материале матрицы предыдущих данных.
Построение доверительного интервала на основе значений электропотребления рангов позволяет учесть системное влияние техноценоза на
объекты, объектов на техноценоз, а также множественное взаимное влияние объектов друг на друга. Анализ, выполненный для значительного числа разнородных объектов различных техноценозов из разнообразных областей, позволил подтвердить сделанное ранее предположение о нормальном
распределении значений электропотребления внутри рангов, что дает возможность на основе эмпирических данных за ряд временных интервалов
построить для каждого ранга доверительный интервал [15-20].

– 344 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

*
Как известно, если  служит оценкой неизвестного параметра  ,

то доверительным называется интервал [  ,   ] , который покрывает неизвестный параметр с заданной надежностью  [19,20]:
*

*

P [*      *  ]  ,
где



(5.2)

– точность оценки.

Если случайная величина X распределена нормально, то по данным
выборки объемом n можно ввести случайную величину T, которая имеет
распределение Стьюдента с k = n – 1 степенями свободы [19,20]:

T
где

X
m
S

Xm
,
S/ n

(5.3)

– выборочная средняя;
– неизвестное математическое ожидание;
– исправленное среднее квадратичное отклонение.

Плотность распределения Стьюдента определяется выражением:


Г(n / 2)
t2 
1 

S( t , n ) 
(n  1)  Г((n  1) / 2)  n  1 

n / 2

,

(5.4)



где

( x )   u x 1e  u du

– гамма-функция (t – табличный аргумент).

0

Как видно из (5.4), распределение Стьюдента определяется одним
параметром – объемом выборки n и не зависит от неизвестных величин.
Так как S(t,n) – четная функция от t, то вероятность неравенства

Xm
 t
S/ n

(5.5)

определяется следующим условием:
t


 Xm

P 
 t    2  S( t , n )dt  .
S
/
n


0

– 345 –

(5.6)

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

При замене строгого неравенства в выражении (5.5) двойным неравенством, а также с учетом уравнения (5.6) получаем вероятностную оценку неизвестного математического ожидания m с надежностью  :

P (X  t  S / n  m  X  t  S / n )  .

(5.7)

При замене случайных величин X и S неслучайными величинами x
и s , найденными по выборке, получается доверительный интервал, покрывающий неизвестный параметр m с надежностью  (рис. 5.7):

((x  t  s / n ) , (x  t  s / n )) ,
где

(5.8)

– выборочное среднее квадратичное отклонение;
x – выборочное среднее (находится по выборке);
t  – аргумент (находится таблично по заданным n и  ).
s

Рис. 5.7. Границы доверительных интервалов рангов техноценоза
Данный подход для построения доверительных интервалов имеет
следующие преимущества: возможность применения для выборок с малым

– 346 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

объемом (n < 30), а также отсутствие неизвестных параметров распределения. В наших исследованиях неизвестным параметром для фиксированного ранга является истинное электропотребление W, а его оценкой выступает выборочное среднее значение электропотребления w .
После аппроксимации границ доверительных интервалов осуществляется расчет Z1- и Z2-потенциалов энергосбережения (рис. 5.8).

Рис. 5.8. Z1- и Z2-потенциалы энергосбережения техноценоза:
W1 (r ) и W2 (r ) – нижние аппроксимационные
границы соответствующих потенциалов
Вспомним, что потенциал энергосбережения – полученная в результате моделирования на расчетную глубину времени абсолютная разница
между электропотреблением техноценоза без реализации энергосберегающих процедур, с одной стороны, и электропотреблением, соответствующим нижней границе переменного доверительного интервала, с другой.
Электропотребление техноценоза рассчитывается как интеграл в пределах
от нуля до бесконечности под кривой рангового параметрического распределения (или под границей интервала). Потенциал энергосбережения обладает структурными свойствами, под которыми понимается наличие
уровней Z1- и Z2-потенциала, границы которых устойчивы во времени и
определены действующими в системе вероятностными закономерностями,
порожденными сложным процессом взаимовлияния техноценоза на объек-

– 347 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

ты и каждого из объектов на техноценоз в целом. Следовательно, в процессе расчетов Z1- и Z2-потенциалов энергосбережения техноценоза используются выражения, аналогичные (5.1):



W1   W (r )dr   W1 (r )dr ;

0
0



W  W (r )dr  W (r )dr ,
2

 2

0
0

где

(5.9)

W1 – Z1-потенциал энергосбережения техноценоза;
W2 – Z2-потенциал энергосбережения техноценоза;

W(r) – аппроксимационная кривая, полученная для эмпирических значений электропотребления объектов;
r – ранг объекта техноценоза;
W1 (r ) – ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального
оценивания на основе матрицы предыдущих данных;
W2 (r ) – ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального
оценивания после ZP-нормирования.
Рассмотрим процедуру ZP-нормирования, суть которой заключается
в пересчете электропотребления объектов внутри функциональных групп
техноценоза на основе реально существующих графиков нагрузок и лучших внутригрупповых показателей электропотребления, что, в свою очередь, позволяет рассчитать новый переменный доверительный интервал,
нижняя граница которого используется при оценке Z2-потенциала.
В первую очередь необходимо проклассифицировать все объекты
техноценоза по их основному функциональному предназначению и сформировать соответствующие функциональные группы. Вспомним, что изначально в базе хранятся упорядоченные по организационно-штатной структуре данные по электропотреблению объектов техноценоза. Для отдельно
взятого временного интервала (часа, дня, месяца, года) можно сделать
упорядоченную выборку значений электропотребления объектов техноценоза с учетом их распределения в оргштатной структуре:

{W org1 , W org 2 , W org3 ,..., W orgi ,..., W org n },

– 348 –

(5.10)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 5 Параграф 2

W org i – электропотребление i-го (в организационно-штатной

структуре) объекта техноценоза, измеряемое в кВт·ч за
временной интервал (час, день, месяц, год);
org i – идентификатор, предназначенный для фиксации объекта
в организационно-штатной структуре техноценоза;
i – номер объекта в организационно-штатной структуре;
n – общее количество объектов в техноценозе.

Операция ранжирования в рамках каждого временного интервала
позволяет упорядочить объекты техноценоза по возрастанию их электропотребления и присвоить каждому ранг. При этом получается двумерная
матрица (см. рис. 5.6), из которой для отдельно взятого временного интервала можно сделать упорядоченную выборку значений электропотребления (вектор рангового параметрического распределения):

{( W1 , r1  1); ( W2 , r2  2); ( W3 , r3  3);...; ( Wk , rk );...; ( Wn , rn )},
(5.11)
где

Wk – электропотребление объекта k-го ранга;
rk – k-ый параметрический ранг техноценоза.

Следует отметить, что, наряду с вектором-выборкой (5.11), необходимо хранить соответствующий вектор идентификаторов, позволяющий
отследить место объекта в первоначальной организационно-штатной
структуре техноценоза (значения идентификаторов берутся из (5.10)).
Распределение объектов техноценоза по функциональным группам
осуществляется с учетом, так называемых, лидинговых параметров:

{( W11 , r11 , L11 ); ( W21 , r21 , L 21 )...( Wp11 , rp11 , L p11 )...( Wm11 , rm11 , L m11 )};
{( W , r , L ); ( W , r , L )...( W , r , L )...( W , r , L )};
12 12
12
22 22
22
p2 2 p2 2
p2 2
m2 2 m2 2
m2 2

{( W13 , r13 , L13 ); ( W23 , r23 , L 23 )...( Wp3 3 , rp3 3 , L p3 3 )...( Wm3 3 , rm3 3 , L m3 3 )};

...
{( W , r , L ); ( W , r , L )...( W , r , L )...( W , r , L )};
1j 1j 1j
2j 2j
2j
pjj pjj
p jj
m jj m jj
m jj

...
{( W , r , L ); ( W , r , L )...( W , r , L )...( W , r , L )},
1s 1s
1s
2s 2s
2s
pss pss
pss
m ss m ss
mss

где

Wp j j

–

(5.12)
электропотребление p-го объекта в j-ой группе;

– 349 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

rp j j

–

ранг p-го объекта в j-ой функциональной группе;

Lp j j

–

значение j-го лидингового параметра p-го объекта;

pj
mj

–

внутригрупповой номер p-го объекта в j-ой группе;

–
–

общее количество объектов в j-ой группе;
общее количество функциональных групп.

s

К (5.12) следует дать ряд пояснений. Во-первых, электропотребление
соответствующего объекта, а также ранг, закрепленный за ним в ранговом
параметрическом распределении (5.11), сохраняются и при функциональной группировке, которая лишь перераспределяет объекты по группам. Вовторых, используемый в (5.12) внутригрупповой номер p-го объекта в j-ой
группе p j не соответствует индексации, применяемой в распределении
(5.11). Это делает необходимым хранение матрицы идентификаторов соответствия распределений, однако, в любом случае, должно выполняться
s mj

условие, заключающееся в том, что

  p j  n . В-третьих, количество
j1 p 1

объектов в отдельных функциональных группах, практически всегда, существенно различается. В-четвертых, значения лидинговых параметров
отдельных объектов внутри каждой группы различаются количественно, а
сами параметры, при переходе от одной группы к другой, как правило, изменяются качественно (с точки зрения их физической сути).
Дадим определение. Под лидинговым параметром понимается величина, характеризующая основное общее свойство объектов техноценоза,
входящих в одну функциональную группу. По сути, функциональная
группировка объектов осуществляется именно по признаку общности параметра, описывающего их основное свойство с точки зрения функционального предназначения, т.е. лидингового параметра. Примерами лидинговых параметров могут служить следующие: на предприятиях – тонны
выплавленного металла, тысячи штук произведенной продукции, кубометры извлеченной породы; в организациях – количество квадратных метров
офисных или складских площадей, число сотрудников или обучающихся,
количество больничных или гостиничных койко-мест; в ЖКХ – кубометры
перекачанной воды, гигакалории тепла, жилые площади; в обороне – число
единиц основной боевой техники, количество военнослужащих, боевые
возможности, мощность радиопередающих устройств и т.д. Следует, однако, подчеркнуть, что в процессе функциональной группировки учитывается не только физическая суть лидингового параметра, но и специфика объектов, как с точки зрения организационно-штатной структуры, так и особенностей их функционирования в техноценозе.

– 350 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

Итак, на первом этапе ZP-нормирования осуществляется функциональная группировка объектов техноценоза. После этого в каждой функциональной группе для каждого объекта вычисляется удельное электропотребление как отношение значения абсолютного электропотребления к величине лидингового параметра. Еще раз подчеркнем, что все операции ZPнормирования выполняются для каждого временного интервала в отдельности. Запишем выражение для расчета удельного электропотребления:

Wpjj 
где

Wp j j
Lp jj

,

(5.13)

W p j j – удельное электропотребление p-го объекта техноценоза в
j-ой функциональной группе.

Далее в каждой функциональной группе определяется объект, обладающий минимальным значением удельного электропотребления. Суть
ZP-нормирования заключается в том что, полагая минимальное значение
внутри функциональной группы в качестве образцового, мы осуществляем
пересчет электропотребления каждого объекта в предположении, что он
стал потреблять электроэнергию столь же эффективно, как и образцовый
объект группы. При этом графики нагрузки объектов не меняются, что
позволяет пересчет осуществлять упрощенно следующим образом:
min

Wp*j j  W j
где

 Lp j j ,

(5.14)

Wp*j j – расчетное электропотребление p-го объекта в j-ой группе
min

Wj

после операции ZP-нормирования;
– образцовое (минимальное) удельное электропотребление
j-ой группы объектов.

Из полученных расчетных значений электропотребления объектов
техноценоза для каждого рассматриваемого временного интервала формируется новый вектор рангового параметрического распределения:

{( W1* , r1  1); ( W2* , r2  2); ( W3* , r3  3);...; ( Wk* , rk );...; ( Wn* , rn )},
(5.15)
где

Wk* – расчетное электропотребление объекта k-го ранга;
rk – k-ый параметрический ранг техноценоза.
– 351 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 2

Необходимо отметить, что индексация в последнем выражении не
совпадает с (5.12), а само ранговое параметрическое распределение (5.15),
в общем случае, не соответствует исходному распределению (5.11). Другими словами, на данном этапе ZP-нормирования объекты, независимо от
функциональных групп, вновь ранжируются в порядке возрастания уже
пересчитанных по (5.14) значений электропотребления. А, учитывая, что в
распределении (5.15) объекты могут иметь ранги, отличные от (5.11), для
сохранения целостности данных возникает необходимость создания еще
одной матрицы соответствия (на этот раз – параметрических рангов).
После получения ранговых параметрических распределений по пересчитанным значениям электропотребления для каждого исследуемого временного интервала осуществляется их аппроксимация и построение переменного доверительного интервала. Методика аппроксимации изложена в
[20], а порядок расчета интервала – в (5.2) – (5.8) (см. также рис. 5.6 и 5.7).
Нижняя граница полученного переменного доверительного интервала позволяет по (5.9) рассчитать Z2-потенциал энергосбережения техноценоза на
расчетный текущий временной интервал (рис. 5.8). Очевидно, что нижняя
граница переменного доверительного интервала, построенного по результатам процедуры ZP-нормирования, будет располагаться ниже, чем соответствующая граница, построенная по эмпирическим данным (рис. 5.2 и
5.8). Следовательно, Z2-потенциал энергосбережения будет больше, чем
Z1-потенциал, что позволяет построить двухэтапную методику снижения
электропотребления объектов техноценоза. Первый этап будет предполагать реализацию управленческих процедур, нацеленных на снижение электропотребления исключительно за счет организационных мероприятий.
После исчерпания Z1-потенциала, должны включаться новые резервы
энергосбережения, связанные с модернизацией электрооборудования,
осуществляемого, в основном, за счет уже имеющихся в техноценозе технических решений, обладающих лучшими показателями энергоэффективности. Планомерная реализация управленческих процедур позволит существенно понизить электропотребление в пределах Z2-потенциала. При
этом, учитывая то, что управленческие процедуры на обоих этапах реализуются в рамках переменного доверительного интервала, существует гарантия, что снижение электропотребления никогда не нарушит нормальный технологический процесс функционирования объектов.
Таким образом, ZP-нормирование составляет первый этап процедуры ZP-анализа. На втором этапе осуществляется ZP-планирование, в основе которого лежат процедуры разработки ZP-плана и мониторинга результативности процесса энергосбережения с помощью показателя конверсии.
Для того чтобы перейти к прикладным процедурам ZP-планирования,
необходимо прежде исследовать понятия эффективности и оптимизации,
которые, применительно к процессу управления электропотреблением
техноценоза, основываются на динамическом моделировании.

– 352 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3

5.3. Эффективность управления электропотреблением
Как известно, под эффективностью вообще понимается свойство неживой, биологической или технической системы функционировать с оптимальным (в соответствии с избранным критерием) соотношением интегральных показателей, характеризующих положительный эффект и затраты. В эффективном техноценозе реализуется принцип получения максимального положительного эффекта от функционирования при минимальных затратах на обеспечение данного процесса («минимакс»).
Итак, эффективность процесса управления электропотреблением на
объектах техноценоза может быть оценена по результатам реализации ZPанализа сопоставлением двух интегральных показателей, один из которых
характеризует положительный эффект, а второй – затраты. Положительный эффект от внедрения методологии оптимального управления электропотреблением оценивается интегральным показателем вида [20]:

 * 

*


IP

W
(
r
)
dr

W
(
r
)
dr
 W 



0

0



IP t   W (r )dr  W t (r )dr 


 W  0

0


где



 W (r )dr ;

0


(5.16)

 W (r )dr ,
0

*
– целевой интегральный показатель, определяемый на
IPW
t
IPW

–

W(r) –

W* ( r ) –
W t (r ) –

основе Z1- или Z2-потенциала энергосбережения;
текущий интегральный показатель качества, определяемый на t-ом временном интервале;
аппроксимационная кривая, полученная для эмпирических значений электропотребления объектов на начальном этапе внедрения методики оптимального управления электропотреблением техноценоза;
нижняя граница переменного доверительного интервала, получаемого по итогам ZP-нормирования;
аппроксимационная кривая, получаемая для модельных
значений электропотребления объектов техноценоза на
t-ом временном интервале.

Как видно, целевой интегральный показатель качества, позволяющий оценить успешность процесса оптимального управления электропотреблением, по сути, представляет собой относительный Z-потенциал
энергосбережения техноценоза. При этом на отдельных этапах реализации
ZP-плана энергосбережения применяются Z1- и Z2-потенциалы.

– 353 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3

Результирующий интегральный показатель, отражающий степень
близости полученной в результате моделирования текущей аппроксимационной кривой рангового параметрического распределения по электропотреблению к нижней границе переменного доверительного интервала
(ограничивающей Z1- или Z2-потенциал), определяется как отношение интегрального показателя качества, рассчитанного для текущего момента
времени, к показателю, соответствующему нижней границе:


IPW 

t
IPW
*
IPW



 W(r )dr   W

 0

t

(r )dr

0


.

 W(r )dr   W
0

*

(5.17)

(r )dr

0

Затраты на внедрение методологии оптимального управления электропотреблением также оцениваются интегральным показателем, который
отражает степень отличия совокупных затрат на энергосбережение, рассчитанных в результате моделирования на текущем временном интервале,
от стоимости электроэнергии, соответствующей Z-потенциалу (Z1 или Z2).
В условиях индивидуальных тарифов на электроэнергию, предъявляемых
объектам техноценоза на отдельных этапах реализации методологии, данный показатель определяется следующим образом:


 C (r)dr
t

IPC  1  

0

 (W(r)  sc(r))dr   (W
0

где

,



*

(5.18)

(r )  sc* (r ))dr

0

C t (r ) – ранговое параметрическое распределение объектов тех-

ноценоза по совокупным затратам на энергосбережение
на t-ом временном интервале;
sc(r) – ранговое параметрическое распределение тарифа на
электроэнергию, предъявляемого объектам на начальном
временном интервале, на котором фиксировались эмпирические значения электропотребления и строилось ранговое параметрическое распределение W(r);
sc* (r ) – ранговое параметрическое распределение тарифа на
электроэнергию, предъявляемого объектам на временном
интервале, в котором достигается Z-потенциал.

– 354 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3

Ранговые параметрические распределения по затратам (как правило,
измеряемым в денежном выражении), а также по тарифам на электроэнергию строятся для объектов техноценоза аналогично соответствующим ранговым распределениям по электропотреблению. Очевидно, если к объектам техноценоза будут применяться одинаковые тарифы на электроэнергию, то в выражении (5.18) вместо распределений окажутся константы.
Критерием эффективности процесса оптимального управления электропотреблением объектов техноценоза является максимизация интегрального показателя эффективности [15-20]:

IP 

IPW
 max .
IPC

(5.19)

Формально показатель IPW исчисляется в диапазоне [0,1] , левая
граница которого соответствует полному отсутствию управляющих энерt

госберегающих процедур (кривая W (r ) полностью совпадает с исходной
кривой W(r) ), а правая – полному исчерпанию Z-потенциала (кривая

W t (r ) полностью совпадает с конечной кривой W* (r ) ). В свою очередь,
интегральный показатель IPC формально исчисляется в диапазоне [1, ) .
Левая граница показателя соответствует состоянию с нулевыми затратами
на выполнение мероприятий по энергосбережению, правая – бесконечным
затратам. Очевидно, что при этом интегральный показатель эффективности IP находится в пределах [0,1] , приобретая свое критериальное значение (в принципе недостижимое) при строгом выполнении IP  1 .
Оптимальное управление процессом электропотребления техноценоза может осуществляться исключительно в границах переменного доверительного интервала. Следовательно оптимум электропотребления будет
достигаться при таких значениях параметров управляющего воздействия,
направленного на энергосбережение, которые формально обеспечат суммарное электропотребление техноценоза, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала. При этом значение интегрального показателя качества IPW станет равным единице. Следовательно, в
данном случае смысл оптимизации заключается не в традиционном поиске
оптимального значения целевой функции в области варьирования параметров, а в определении оптимальной стратегии изменения параметров,
которая минимизирует издержки процесса оптимального управления электропотреблением на пути движения объектов техноценоза к состоянию,
обеспечивающему оптимум электропотребления на нижней границе переменного доверительного интервала (рис. 5.9).

– 355 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3

Рис. 5.9. К понятию оптимума электропотребления техноценоза
(стрелками показано направление оптимизации)
Подобная задача может быть квалифицирована как шаговая задача
динамического программирования с закрепленными левым и правым концами траектории (левый закрепленный конец – аппроксимационная кривая, правый – нижняя граница доверительного интервала на рисунке 5.9).
Решается данная задача вариационными методами с использованием
принципа оптимальности Беллмана. В данном случае можно говорить о
следующей постановке [19,20]. Система-техноценоз описывается дискретным множеством переменных состояния

w  ( w1 , w 2 , w 3 ,..., w n ,...),

(5.20)

образующих последовательность

w 0 , w1, w 2 ,..., w t ,...

(5.21)

Фиксированное состояние системы описывается вектором значений
электропотребления объектов техноценоза (n – общее количество объектов) на t-ом временном интервале (t = 0 – последний известный год
предыстории; t = 1, 2, 3,… – модельные временные интервалы, как прави-

– 356 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3

ло, часы, дни, месяцы, годы). Очевидно, что подобная постановка задачи
динамического программирования является лишь частной, предполагающей, что мы пренебрегаем многомерностью множества переменных состояния, а также фрактальностью кластеризации техноценоза на объекты. Однако известно [19,20], что в настоящее время без подобного упрощения
практически невозможно получить численного решения задачи.
Каждое изменение состояния системы-техноценоза дается конечноразностными уравнениями состояния:

w it 1  f i ( w1t , w 2t , w 3t ,..., w nt ; u1t 1 , u 2t 1 , u 3t 1 ,..., u nt 1 ),

i  1, 2, 3, ... , n;
w t 1  f ( w t , u t 1 ).


(5.22)

Здесь управляющая переменная

u t 1  {u1t 1 , u 2t 1 , u 3t 1 ,..., u nt 1}

(5.23)

определяет последовательность решений (стратегий), изменяющих t-ую
систему состояний в (t + 1)-ую. Следует отметить, что в общем случае число членов множества управляющих переменных может отличаться от числа членов множества переменных состояния. Однако для конкретизации
задачи предположим их равенство, что наложит некоторые ограничения на
алгоритм программной реализации, о чем будет сказано ниже.
0
Как известно [19,20], если задано начальное состояние w и некоторое множество ограничений (равенств или неравенств) для переменных
состояния и управления, то задача заключается в нахождении оптимальной
1

2

3

L

стратегии u , u , u ,..., u (оптимальной экстремали для общего случая
вариационного счисления), минимизирующей критерий-функционал:
tF

min

u1 ( t ),u 2 ( t ),...,u n ( t )

 f 0 ( w1, w 2 ,..., w n ; u1, u 2 ,..., u n )dt 

t0

 Sw1 ( t 0 ), w 2 ( t 0 ),..., w n ( t 0 ); w1 ( t F ), w 2 ( t F ),..., w n ( t F )  
 S( W1 , W2 ,..., Wn ),

(5.24)

удовлетворяющий уравнению с частными производными первого порядка
(уравнение Гамильтона – Якоби [23]):

– 357 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3


S S S
S 
  0,
M W1 , W2 , W3 ,..., Wn ;
,
,
,...,

w

w

w

w

1
2
3
n 
где

(5.25)

M – оптимальная (максимизированная) функция Гамильтона.

Как известно, в случае задачи шагового управления (в условиях дискретного времени, характерного для класса моделей оптимального управления электропотреблением техноценозов) функционал (5.24) вырождается
в аддитивный критерий, минимизирующий

w 0L
где



L 1

 (f 0 (w t , u t 1 ))  f (w L )  w 0L (w 0 ),

(5.26)

t 0

L = 1,2,… – количество рассматриваемых шагов динамического
программирования;
L
f ( w ) – функция состояния системы на последнем шаге.
Принцип оптимальности Беллмана для данной постановки заключа1

2

3

L

ется в следующем. Если u , u , u ,..., u – некоторая оптимальная страте0

1

2

гия для последовательности состояний w , w , w ,..., w

L

в задаче дина0

мического программирования с определенным начальным состоянием w ,
2

3

4

то u , u , u ,..., u

L

и есть оптимальная стратегия для тех же критерияL

1

функции и конечного состояния w , но с начальным состоянием w . ЕсL

ли обозначить min ( x 0L (X)) через S (X ) , то принцип оптимальности выu

ражается рекуррентным соотношением вида:

SL (X)  min{f 0 (X, u1 )  SL1  f (X, u1 )} (L  2,3,4,...) ;

u1
(5.27)
 1
1
S
(
X
)

min
(
f
(
X
,
u
))
,
0

u1
где минимум определяется с задаваемыми ограничениями.
Численное решение данного функционального уравнения с неизL

вестными функциями S (X ) заключается в шаговой конструкции класса
оптимальных стратегий для некоторого класса начальных состояний.
Ожидаемая оптимальная стратегия «погружена» в этом классе [19,20].

– 358 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 3

Рекуррентное соотношение (5.27) позволяет задать оптимальную
стратегию управления электропотреблением техноценоза, заключающуюся
в следующем. Управляющее воздействие, направленное на снижение электропотребления, для каждого объекта на каждом временном интервале
должно быть поставлено в линейную зависимость от потенциала энергосбережения объекта. При этом численным индикатором потенциала энергосбережения является относительная разность между эмпирическим значением электропотребления на данном временном интервале и значением
электропотребления на нижней границе переменного доверительного интервала, соответствующим рангу рассматриваемого объекта, т.е. его дифлекс-параметр. Следовательно, в общем случае оптимальное управляющее
воздействие для k-го объекта можно выразить следующим образом:

w kt 1  K kt  w kt ,
где

(5.28)

K kt – коэффициент управляющего воздействия для k-го объекта
на t-ом временном интервале.

В соответствии с принятым принципом оптимальности коэффициент
t

t

t

управляющего воздействия K k можно задать как функцию f k ( w k ) ,
окончательно доопределяемую в комплексе исходных данных в зависимости от априорно принимаемых стратегий осуществления управляющего
воздействия с целью снижения электропотребления, а также существующих ограничений на этот счет во внешней системе управления. Итак, численное решение функционального уравнения (5.27) для простейшего класса оптимальных стратегий, в конечном итоге реализующих обоснованное в
данной книге представление о качестве процесса электропотребления объектов техноценоза по критерию близости к нижней границе переменного
доверительного интервала (величине, в данном случае, абсолютного дифлекс-пераметра), может быть представлено в следующем виде:

K kt
где



t
t  wk
f k 



 ( W t (rk )  W* (rk )) 
,
t
*

W (rk )  W (rk )


(5.29)

W t (rk ) – соответствующее k-му рангу значение электропотреб-

ления на текущей аппроксимационной кривой рангового распределения по электропотреблению;
W * (rk ) – соответствующее k-му рангу значение электропотребления на нижней границе переменного доверительного
интервала, получаемого по итогам ZP-нормирования.

– 359 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

5.4. ZP-планирование в техноценозе
Итак, ZP-планирование представляет собой процедуру ZP-анализа
ресурсопотребления, заключающуюся в разработке ZP-плана и предусматривающую для каждого объекта техноценоза на каждом временном интервале индивидуальные управляющие воздействия, направленные на ресурсосбережение и поставленные в зависимость от дифлекс-параметров.
Осуществляемая в рамках ZP-анализа электропотребления процедура ZPпланирования может иметь различные стратегии, например: 1) достижение
к заданному временному интервалу требуемого уровня снижения электропотребления; 2) достижение техноценозом уровня Z-потенциала энергосбережения (Z1 или Z2) к заданному временному интервалу.
Для реализации любой из стратегий требуется разработка ZP-плана
энергосбережения, который предполагает предъявление каждому объекту
техноценоза на каждом временном интервале индивидуальной нормы
снижения электропотребления. Методика разработки плана общая для всех
простых стратегий и основывается на том, что доля объекта в общем объеме снижения электропотребления должна быть пропорциональна доле его
электропотребления в общем электропотреблении техноценоза до момента
реализации ZP-плана (на текущий временной интервал). Следовательно,
объем снижения электропотребления k-го объекта может быть определен
следующим образом (из расчета на один временной интервал):

WkPL



W (rk )  W PL


 W(r )dr

,

(5.30)

0

где

W PL – величина, на которую в течение каждого временного
интервала расчетного промежутка времени должно
снижаться суммарное электропотребление;
W(rk ) – текущее значение электропотребления k-го объекта;
W(r) – аппроксимационная кривая, полученная для эмпирических значений электропотребления объектов на
начальном этапе внедрения методики.

В соответствии с принципом оптимальности (5.29) норма ежегодного
снижения электропотребления объекта должна быть поставлена в зависимость от степени близости текущего электропотребления объекта к нижней границе переменного доверительного интервала, получаемого по итогам ZP-нормирования. Решать задачу определения нормы предлагается с

– 360 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

помощью весовых коэффициентов, получению которых предшествует расчет для каждого объекта техноценоза ключевого дифлекс-параметра – относительного отклонения текущего значения электропотребления от величины, соответствующей его рангу на нижней границе переменного доверительного интервала. Расчет ведется для всех объектов техноценоза по отдельности на каждом временном интервале, где для k-го объекта имеем:

W  (rk ) 
где

W (rk )  W * (rk )
W (rk )

,

(5.31)

W  (rk ) – относительное отклонение значения электропотребле-

ния k-го объекта от величины, соответствующей его
рангу на нижней границе переменного доверительного
интервала, получаемого по итогам ZP-нормирования;
*
W (rk ) – значение электропотребления k-го объекта на нижней
границе переменного доверительного интервала, получаемого по итогам ZP-нормирования.

Это позволяет для k-го объекта рассчитать весовой коэффициент:
n
 PL

V

W
(
r
)
/
 Wj (rk );
k
 k
j1
n
  V PL  1 ,
k 1 k

где

(5.32)

VkPL – весовой коэффициент, рассчитанный для k-го объекта;
n – общее количество объектов в техноценозе;
j – вспомогательный формальный индекс суммирования.

В итоге, с учетом полученных весовых коэффициентов, индивидуальная норма снижения электропотребления k-го объекта (из расчета на
один временной интервал) должна быть скорректирована:
PL

 W k  WkPL  WkPL  (VkPL  0,5) .

(5.33)

Смысл корректировки, при этом, заключается в следующем. Значение индивидуальной нормы снижения электропотребления рассматривается как центрированная величина, относительно которой в меньшую или

– 361 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

большую сторону, в зависимости от весового коэффициента, осуществляется изменение. Диапазон данного изменения равен самой величине индивидуальной нормы снижения электропотребления, а точное значение скорректированной нормы определяется на основе прибавления (если весовой
коэффициент больше 0,5) или вычитания (если меньше 0,5) числа, равного
произведению нормы на сам весовой коэффициент.
С целью гарантированного выполнения ZP-плана предлагается ввести систему поощрения объектов техноценоза за успехи в экономии электроэнергии и для этого создать план премирования и инвестиций, методика разработки которого также является общей для любых стратегий ZPпланирования, а средства в него поступают из так называемого фонда
энергосбережения. Источником для формирования фонда являются средства, выручаемые за счет экономии электроэнергии отдельными объектами. Объем средств зависит от действующего тарифа на электроэнергию:
PL

CPL
k   W k  sc(rk ),
где

(5.34)

– объем средств (в денежном выражении), выручаемых за
CPL
k

sc(rk )

счет экономии электроэнергии k-ым объектом;
– тариф на электроэнергию, предъявляемый k-му объекту.

Как представляется, поощрительная премия, выплачиваемая объекту
за успешную экономию электроэнергии, в соответствии с принципом оптимальности (5.29), также должна быть поставлена в зависимость от степени близости электропотребления объекта к нижней границе переменного
доверительного интервала, получаемого по итогам ZP-нормирования. Решать задачу определения премии предлагается с помощью весовых коэффициентов, расчет которых осуществляется по методике, отличающейся от
(5.32). Дело в том, что при определении нормы снижения электропотребления мы полагали, что чем меньше значение дифлекс-параметра, тем
должна быть и меньше норма. А в случае расчета премии – все наоборот,
чем меньше значение дифлекс-параметра, тем премия должна быть больше. Итак, для k-го объекта весовой коэффициент будет равен:
n
 PR
Vk  G k /  G kj ;
j1

n



G k  1  W (rk ) /  Wj (rk );
j1

n

PR
  Vk  1 ,
k 1

– 362 –

(5.35)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 5 Параграф 4

VkPR – весовой коэффициент, рассчитанный для k-го объекта;
G – вспомогательная переменная.

Индивидуальная доля премирования объекта техноценоза зависит от
рассчитанного по выражению (5.35) весового коэффициента и состоит из
двух слагаемых, первое из которых определяет размер премии персоналу
за успехи в экономии электроэнергии, а второе – объем инвестиций в энергосбережение (перевооружение и модернизацию электрооборудования):
PL
PL
PR
C PR
k  1  (C k  C k  (Vk  0,5));
 IN
PL
PL
PR
C k   2  (C k  C k  (Vk  0,5));
0  (    )  1,
1
2


где

PR

Ck

IN

Ck

1 ,  2

(5.36)

– размер премии персоналу объекта техноценоза за успехи
в экономии электроэнергии;
– объем инвестиций в энергосбережение (перевооружение
и модернизацию электрооборудования объекта);
– коэффициенты, учитывающие установленную в системе
управления техноценоза долю отчислений от сэкономленных средств в фонд энергосбережения (как правило,
находятся в диапазоне от 0,2 до 0,3 каждый).

В итоге для каждого k-го объекта техноценоза получаем индивидуальную долю премирования в общем фонде энергосбережения техноценоза
(из расчета на один временной интервал):
PL

PR

IN

Ck  Ck  Ck .

(5.37)

Небольшой небаланс в текущем временном интервале, который может возникнуть в процессе применения выражений (5.33) и (5.36), будет
скорректирован на следующем временном интервале. Кроме того, следует
отметить, что при долгосрочном применении процедуры ZP-анализа, на
каждом временном интервале по мере движения объектов к нижней границе переменного доверительного интервала будет постоянно происходить
пересчет весовых коэффициентов и, соответственно, перераспределение
премиальных средств в пользу тех объектов, которые на данный момент
достигнут больших успехов в деле экономии электроэнергии.

– 363 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

Различие в простых стратегиях ZP-планирования сводится к методике расчета величины, на которую в течение каждого временного интервала
расчетного промежутка времени должно снижаться суммарное электропотребление техноценоза. Для первой стратегии – достижения к заданному
временному интервалу требуемого уровня снижения электропотребления
техноценоза – выражение для расчета выглядит следующим образом:


K
W PL 
где

PL

  W (r )dr
0

(5.38)

,

100  T

K PL – плановый коэффициент – задаваемая в процентах

норма снижения электропотребления техноценоза;
T – время реализации планового коэффициента, задаваемое в количестве временных интервалов, за которые
должна быть достигнута заложенная норма.

Вторая стратегия процедуры ZP-планирования состоит в достижении
техноценозом уровня Z1 или Z2-потенциала энергосбережения к заданному временному интервалу. При данной стратегии суммарное электропотребление рассчитывается следующим образом:


W PL 
где



 W(r )dr   W
0

0

T

*

(r )dr
,

(5.39)

W* (r ) – нижняя граница переменного доверительного интерва-

ла, получаемого по итогам ZP-нормирования (при
необходимости может быть использована граница, рассчитанная для Z1 или Z2-потенциала);
T – в данном случае – время достижения техноценозом потенциала энергосбережения требуемого уровня.

Важным элементом ZP-анализа является мониторинг результативности процесса энергосбережения, который предлагается осуществлять с помощью показателя конверсии. Данный показатель позволяет оценить,
насколько адекватно премиальные средства, определенные по итогам процедуры ZP-планирования и вложенные в объект на предыдущем временном интервале, конвертировались (преобразовались, воплотились, превратились, реализовались, отразились) в фактическое снижение электропотребления на последующем временном интервале. Очевидно, что показа-

– 364 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

тель конверсии может быть рассчитан только по итогам двух и более временных интервалов реализации ZP-анализа. Для k-го объекта он равен:

ILtk1
где



Wkt  Wkt 1
PL( t )
Ck

,

(5.40)

ILtk1 – показатель конверсии k-го объекта техноценоза на
Wkt
Wkt 1
PL( t )

Ck

(t+1)-ом временном интервале (измеряется в кВт·ч на
денежную единицу);
– электропотребление k-го объекта на t-ом интервале;
– электропотребление k-го объекта на (t+1)-ом временном интервале;
– объем премиальных средств, определенных по итогам процедуры ZP-планирования и вложенных в
объект на t-ом временном интервале.

Соотнесение показателя конверсии k-го объекта с суммой данных
показателей для всех объектов техноценоза позволяет получить коэффициент конверсии, имеющий смысл весового коэффициента (рассчитывается
отдельно для каждого временного интервала):

VkIL( t )



ILtk

n

/  ILtj ,
j1

(5.41)

где V IL( t ) – коэффициент конверсии k-го объекта техноценоза на t-ом
k
временном интервале;
ILtk – показатель конверсии k-го объекта на t-ом интервале;
j – формальный индекс суммирования.
В процедуре ZP-планирования коэффициент конверсии может быть
использован вместо или совместно с коэффициентами, рассчитываемыми
по выражениям (5.32) и (5.35). При этом в (5.33) и (5.36) будут применяться несколько видоизмененные весовые коэффициенты вида:
PL
IL
V PL
k  1  Vk   2  Vk ;
 PR
PR
IL
V k  3  Vk   4  Vk ;
    1;     1,
3
4
 1 2

– 365 –

(5.42)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 5 Параграф 4

веса, применяемые при пересчете весовых коэффициен-

1 ,  2 ,
– тов VkPL и VkPR (определяются, как правило, на основе
3 ,  4
априорной экспертной информации).

Показатель конверсии может быть рассчитан и для техноценоза в целом. При этом на (t+1) временном интервале будем иметь:


ILt1 

где

W



(r )dr   W t 1 (r )dr

t

0

0
n



PR ( t )
(C k
k 1

,

(5.43)

IN( t )
 Ck )

ILt1 – совокупный показатель конверсии техноценоза в цеW t (r ) –
W t1 (r ) –
PR ( t )

–

IN ( t )

–

Ck

Ck

лом на (t+1)-ом временном интервале (также измеряется в кВт·ч на денежную единицу);
аппроксимированное ранговое параметрическое распределение объектов техноценоза по электропотреблению на t-ом временном интервале;
ранговое параметрическое распределение объектов
техноценоза на (t+1)-ом временном интервале;
объем средств, израсходованных на премии персоналу k-ого объекта на t-ом временном интервале;
объем средств, инвестированных в модернизацию и
перевооружение электрооборудования k-ого объекта
на t-ом временном интервале.

Совокупный показатель конверсии техноценоза может применяться
в любых стратегиях ZP-планирования, связанных с экономическими ограничениями, в частности – по конвертируемости средств, вкладываемых в
энергосбережение. При данных стратегиях величина, на которую в течение
каждого временного интервала должно снижаться суммарное электропотребление техноценоза, рассчитывается по выражениям, аналогичным
(5.38) или (5.39). Однако в процессе реализации стратегии на каждом временном интервале осуществляется мониторинг конверсии. При этом циклический процесс ZP-анализа завершается при достижении показателем
конверсии априорно заданного минимального уровня (см. рис. 5.5).
Следует отметить, что показатель конверсии является важной динамической характеристикой процесса управления электропотреблением
объектов техноценоза. Более глубокий экстремальный анализ показателя
конверсии может охарактеризовать состояние техноценоза в целом и его
объектов по отдельности с точки зрения их восприимчивости к управляю-

– 366 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

щим воздействиям, направленным на энергосбережение. Как представляется, на начальном этапе реализации процесса управления электропотреблением объекты будут активно реагировать на управляющие воздействия,
что в процессе мониторинга даст большие значения показателя конверсии.
Однако со временем данный показатель станет неотвратимо снижаться, и
системе управления важно своевременно уловить момент завершения очередного цикла с обязательным переходом на новую стратегию.
По мере накопления практического опыта внедрения методики оптимального управления электропотреблением на объектах техноценоза появляется возможность моделирования и реализации более сложных экстремальных стратегий ZP-планирования. Для этого требуется создание достаточно глубокой базы данных, содержащей реальные результаты электропотребления и затрат на энергосбережение объектов техноценоза:

{( W11 , W11 , C11 ); ( W12 , W1 2 , C12 )...( W1t , W1t , C1t )...( W1m , W1m , C1m )};

1
1 1
2
2
2
t
t
t
m
m
m
{( W2 , W2 , C 2 ); ( W2 , W2 , C 2 )...( W2 , W2 , C 2 )...( W2 , W2 , C 2 )};
{( W31 , W31 , C13 ); ( W32 , W3 2 , C32 )...( W3t , W3t , C3t )...( W3m , W3m , C3m )};

...
{( W1 , W 1 , C1 ); ( W 2 , W  2 , C 2 )...( W t , W t , C t )...( W m , W m , C m )};
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k

...

1
1 1
2
2
2
t
t
t
m
m
m
{( Wn , Wn , C n ); ( Wn , Wn , C n )...( Wn , Wn , C n )...( Wn , Wn , C n )},
где

Wkt
Wkt
C kt

(5.44)
– электропотребление k-го объекта техноценоза на t-ом
временном интервале;
– расчетный дифлекс-параметр k-го объекта на t-ом временном интервале (рассчитывается относительно нижней
границы соответствующего Z-потенциала);
– затраты на реализацию процедур оптимального управления электропотреблением k-го объекта на t-ом временPL( t )

ном интервале (могут быть приняты равными C k
–
объему премиальных средств, определенных по итогам
процедуры ZP-планирования);
m – количество рассматриваемых временных интервалов;
n – общее количество объектов в техноценозе.
Значения электропотребления в матрице (5.44) не ранжируются, а
записываются в том порядке, в котором они были проранжированы на первом временном интервале. Одновременно с (5.44) создаются матрицы показателей конверсии техноценоза и тарифов на электроэнергию:

– 367 –

В.И. Гнатюк, 2014

где

ILtk

–

ILt

–

sc kt

–

sc t

–

Глава 5 Параграф 4

{IL11 , IL21 , IL31 ,..., ILt1 , ILt11 ,..., ILm1 };
 1
2
3
t
t 1
m
{IL 2 , IL 2 , IL 2 ,..., IL 2 , IL 2 ,..., IL 2 };
...
 1
2
3
t
t 1
m
{IL k , IL k , IL k ,..., IL k , IL k ,..., IL k };
...

{IL1n , IL2n , IL3n ,..., ILtn , ILtn1 ,..., ILmn };
 1
2
3
t
t 1
m
{IL  , IL  , IL  ,..., IL  , IL  ,..., IL  };

(5.45)

{sc11 , sc12 , sc13 ,..., sc1t , sc1t 1 ,..., sc1m };
 1 2 3
t
t 1
m
{sc 2 , sc 2 , sc 2 ,..., sc 2 , sc 2 ,..., sc 2 };
...
 1 2 3
t
t 1
m
{sc k , sc k , sc k ,..., sc k , sc k ,..., sc k };
...

{sc1n , sc 2n , sc 3n ,..., sc nt , sc nt 1 ,..., sc m
n };
 1 2 3
t
t 1
m
{sc  , sc  , sc  ,..., sc  , sc  ,..., sc  },

(5.46)

показатель конверсии k-го объекта техноценоза на t-ом
временном интервале;
совокупный показатель конверсии техноценоза на t-ом
временном интервале;
тариф на электроэнергию, предъявляемый k-му объекту
техноценоза на t-ом временном интервале;
усредненный тариф на электроэнергию, предъявляемый
техноценозу на t-ом временном интервале.

Усредненный тариф на электроэнергию определяется как среднее от
тарифов, предъявляемых объектам техноценоза на t-ом интервале:

sc t

1 n t
  sc k .
n k 1

(5.47)

Анализ данных, формально расписанных в матрицах (5.44) – (5.46),
позволяет отдельно для каждого k-го объекта и для техноценоза в целом
аппроксимировать важные динамические функции, а также получить их

– 368 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

первые производные по времени. Все это позволяет сформировать ZPматрицу априорной информации для последующего ZP-планирования:


dW1 () dW1 () dC1 () dsc1 ()

;
;
;
};
{W1 (); W1 (); C1 (); sc1 ();
d
d
d
d


{W (); W  (); C (); sc (); dW2 () ; dW2 () ; dC 2 () ; dsc 2 ()};
2
2
2
 2
d
d
d
d
...

dWk () dWk () dC k () dsc k ()

;
;
;
};
{Wk (); Wk (); C k (); sc k ();
d

d

d

d


...
dWn () dWn () dC n () dsc n ()


{Wn (); Wn (); C n (); sc n (); d ; d ; d ; d };


dW
(

)
dW
() dC  () dsc  ()



{W (); W (); C  (); sc  ();
;
;
;
},

d
d
d
d
(5.48)

где

 – непрерывная переменная времени;
W () – функция времени суммарного электропотребления объn


ектов техноценоза  W   Wk  ;


k 1
W () – функция времени суммарного расчетного дифлекс  n 
параметра объектов техноценоза  W   Wk  ;


k 1
C () – функция времени суммарных затрат на реализацию процедур оптимального управления электропотреблением
n


на объектах техноценоза  C    C k  ;


k 1

sc  () – функция времени усредненного тарифа на электроэнер

1 n
гию, предъявляемого техноценозу  sc    sc k  .
n k 1 

Информация, сосредоточенная в ZP-матрице (5.48), может быть использована в качестве исходных данных для решения двух взаимосвязанных задач: 1) моделирование процесса электропотребления техноценоза на
среднесрочную перспективу (5 – 7 временных интервалов); 2) информационное обеспечение экстремальной стратегии ситуационного управления
электропотреблением объектов техноценоза.

– 369 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

Первая задача, заключающаяся в моделировании значений электропотребления объектов техноценоза на каждом из исследуемых временных
интервалов, решается с помощью описанных выше преобразующих функций (4.27) и (4.28), параметры которых получаются путем статистической
обработки данных из матриц (5.44) – (5.48). При моделировании возможна
отработка инерционного сценария развития техноценоза, а также различных сценариев, связанных с управляющим воздействием, формирующимся
с помощью выражений (4.33) и (4.34). Простейшая методика задания
управляющего воздействия аналитически описана в выражении (4.35).
Как было заявлено, экстремальная стратегия ситуационного управления электропотреблением объектов техноценоза связана с нахождением
оптимальной стратегии (оптимальной экстремали для общего случая вариационного счисления), минимизирующей критерий-функционал (5.24),
удовлетворяющий уравнению Гамильтона – Якоби (5.25). В условиях дискретного времени, с учетом полученного ранее критерия эффективности
оптимального управления электропотреблением техноценоза (см. (5.16) –
(5.19)), численное решение функционального уравнения (5.26) заключается в шаговой конструкции класса оптимальных стратегий для некоторого
класса начальных состояний. В условиях численной реализации, при решении вариационной задачи с «закрепленными концами» применительно к
исходным данным, сосредоточенным в матрицах (5.44) – (5.48), критерийфункционал (5.24) вырождается в аддитивный критерий вида:

IP ({Wkt }, {Ckt }, {sc kt })
где

 Wk1  sc1k  Wkt 1  sc kt 1 
  max, (5.49)
   
1
1
t 1

W

sc

C
t 1 k 1

k
k
k
m n

{Wkt } – матрица значений электропотребления k-го объекта тех{Ckt }

–

{sc kt } –

Wk1 –
Wk1 –
sc1k –

ноценоза на t-ом временном интервале;
матрица затрат на реализацию процедур оптимального
управления электропотреблением;
матрица значений тарифа на электроэнергию для k-го
объекта техноценоза на t-ом временном интервале;
значение электропотребления k-го объекта на начальном
этапе моделирования;
значение расчетного дифлекс-параметра k-го объекта на
начальном этапе моделирования;
значение тарифа, предъявляемого k-му объекту на
начальном этапе моделирования.

Постановка задачи ситуационного управления в данном случае выглядит следующим образом. Требуется за расчетное число временных интервалов (t = 1…m) привести электропотребление техноценоза, включаю-

– 370 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

щего n-объектов, из начального состояния, характеризующегося вектором
значений электропотребления {Wk , k  1...n}, в конечное, описываемое
1

1

вектором {Wk  Wk , k  1...n} . При этом, варьируя векторами текущих
значений электропотребления {Wk , k  1...n} и текущих затрат на управление электропотреблением {Ck , k  1...n} , а также матрицей тарифов на
1

электроэнергию {sc k , t  1...m, k  1...n}, требуется максимизировать адt

t

t

t

дитивный критерий IP ({Wk }, {Ck }, {sc k }) , записанный в (5.49).
Некоторое упрощение задачи может быть достигнуто выведением из
числа переменных варьирования матрицы тарифов на электроэнергию.
При этом получаем, так называемый, сценарный вариант, когда оптимизация осуществляется только по двум переменным, однако несколько раз –
применительно к различным фиксированным тарифным матрицам, отражающим вероятные сценарии развития ситуации на рынке электроэнергии.
В качестве решения задачи должны быть получены две матрицы: значений
электропотребления {Wk , t  1...m, k  1...n} и текущих затрат на управt

ление электропотреблением {Ck , t  1...m, k  1...n} . По сути, это не что
иное, как оптимальный ZP-план энергосбережения техноценоза.
После точной постановки задачи ситуационного управления перейдем собственно к методологии оптимизационного процесса. Как было показано выше (см. рис. 4.15 и выражения (4.40) – (4.42)), в условиях данной
постановки, достаточно эффективным (и, видимо, единственно возможным) является метод наискорейшего подъема с использованием одномерного поиска. В качестве конечного аналитического ядра целевой функции
оптимизации принимается формируемый имитационной моделью управления электропотреблением объектов техноценоза интегральный показатель эффективности IP. В соответствии с критерием (5.49), в процессе оптимизации функция должна максимизироваться. Аналитическая постановка задачи, при этом, формально выглядит следующим образом:
t

t
j

({
W
}) t
 max,

k

1...m
 j1
n 


Wk1  sc1k  Wkj  sc kj
j

;

({
W
})

  1 1

k
j1
j
j 
W

sc

(
W

W
)

sc

k 1
k
k
k
k
k 
({W j1})  0;
 1 k j
1
Wk  Wk  Wk , k  1...n;
W1  W j  W  , k  1...n; j  1...( t  1),
 


– 371 –

(5.50)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Глава 5 Параграф 4

({Wkj }) – целевая функция на j-ом этапе итерационного процесса оптимизации;
j – формальная переменная суммирования.

К системе (5.50) необходимо сделать ряд пояснений. Во-первых, рекуррентное критериальное выражение, записанное в первой и второй строках системы, является однопараметрическим вырожденным вариантом
критерия (5.49), учитывающим линейную связь между параметрами элекj1

j1

тропотребления и затрат на энергосбережение (C k  ( Wk  Wk )  sc k ) ,
а также принцип оптимальности Беллмана и фиксированный сценарий тарифной политики на рынке электроэнергии. Во-вторых, ограничение, записанное в четвертой строке, определяет условие завершения корректировки значения электропотребления любого объекта техноценоза, удовлетворяющего данному условию. В-третьих, ограничение, записанное в пятой строке, задает условие полной остановки оптимизационного процесса.
Какова же технология оптимизационного процесса с использованием
постановки (5.50). Прежде всего, по результатам имитационного моделирования процесса электропотребления с использованием динамических
функций ZP-матрицы (5.48) получают матрицу модельных значений электропотребления объектов на глубину 5 – 7 временных интервалов для
инерционного варианта развития техноценоза. После этого с использованием матриц (5.44) – (5.46) осуществляется определение Z-потенциалов
энергосбережения, начального и конечного состояния техноценоза, а также требуемого количества итераций оптимизационного процесса.
Затем циклично осуществляется одномерный поиск в направлении
наискорейшего подъема с использованием выражений (4.41) и (4.42):

w new
 w old
k
k  h k G,
где

j

j

(5.51)

– новое значение электропотребления k-го объекта;
w new
k
– старое значение электропотребления k-го объекта;
w old
k
h k – k-ый коэффициент в ортогональном разложении градиента
целевой функции (5.50);
G – априорно принимаемый параметр, нормирующий шаги
наращивания оптимизируемого параметра и, тем самым,
задающий скорость оптимизационного процесса.

Ортогональное разложение градиента определенной в (5.50) целевой
функции относительно единичного вектора {e k } , компоненты которого
направлены вдоль осей координат, выглядит следующим образом:

– 372 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4





{e1} 
{e 2 }  ... 
{e k }  ... 
{e n }.
w1
w 2
w k
w n

(5.52)

Коэффициенты в (5.52) получаются путем численного расчета:


hk 
w k

2

 n  


 w  .
 j1 k 

(5.53)

Получив одномерный оптимум в направлении данного градиента,
находят новый градиент и повторяют процесс (рис. 5.10).

Рис. 5.10. Алгоритм оптимизационного процесса
Если компоненты вектора градиента не могут быть вычислены непосредственным дифференцированием целевой функции, то приближенные
значения частных производных в непосредственной окрестности рассматриваемой точки можно найти методом «приближения секущей» [19,20]:

d
( w1 , w 2 ,..., w k  ,..., w n )  ( w1 , w 2 ,..., w k ,..., w n )

, (5.54)
dw k


– 373 –

В.И. Гнатюк, 2014

Глава 5 Параграф 4

где d dw k

– первая производная целевой функции по k-му варьируемому параметру w k ;
 – небольшое смещение в направлении w k .

Таким образом, одной из ключевых процедур оптимального управления техноценозом является процедура потенширования. Она заключается в определении потенциала энергосбережения, на величину которого на
данном временном интервале может быть сокращено электропотребление
техноценоза без ущерба его нормальному функционированию. Потенциал
энергосбережения – полученная на расчетную глубину времени абсолютная разница между электропотреблением техноценоза без реализации
энергосберегающих процедур, с одной стороны, и электропотреблением,
соответствующим нижней границе переменного доверительного интервала, с другой. Тонким дополнением к стандартной процедуре потенширования является ZP-анализ, под которым понимается тонкая процедура оптимального управления электропотреблением, осуществляемая на этапе потенширования с целью разработки ZP-плана энергосбережения техноценоза. В основе ZP-анализа лежит методика оценки Z-потенциала, причем в
качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального оценивания после ZPнормирования – процедуры пересчета электропотребления объектов внутри функциональных групп техноценоза на основе реально существующих
графиков нагрузок и лучших внутригрупповых показателей электропотребления. ZP-планирование предусматривает для каждого объекта на
каждом временном интервале управляющие воздействия, поставленные в
зависимость от дифлекс-параметров. Процедуры ZP-нормирования и ZPпланирования выступают основными элементами ZP-модуля оптимального управления электропотреблением, причем ZP-нормирование имеет целью определение Z-потенциала техноценоза и в этом смысле является подготовительной процедурой к ZP-планированию. Основным результирующим документом ZP-анализа является ZP-план энергосбережения, который
предполагает предъявление каждому объекту техноценоза на каждом временном интервале индивидуальной нормы снижения электропотребления.
С целью гарантированного выполнения норм вводится система поощрения
объектов техноценоза за успехи в экономии электроэнергии и для этого,
как часть общего ZP-плана, создается план премирования и инвестиций.
Важным элементом ZP-анализа является мониторинг результативности
процесса энергосбережения, который осуществляется с помощью показателя конверсии. Данный показатель позволяет оценить, насколько адекватно премиальные средства, определенные по итогам ZP-планирования,
конвертировались в фактическое снижение электропотребления.

– 374 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Перспективы развития теории
УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ НА ОСНОВЕ
ТРАНСФОРМИРОВАННЫХ РАНГОВЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
Основной материал книги, в котором изложены достижения нашей
научной школы за последние двадцать пять лет, завершен. Рассмотрим
перспективы развития теории оптимального управления электропотреблением техноценозов. Напомним, что данная теория развивалась в четыре
этапа, на первом из которых была создана статическая модель оптимального управления электропотреблением (см. пп. 4.1, 5.1 и 5.3). Стандартными процедурами модели стали интервальное оценивание, прогнозирование, нормирование и потенширование, которые с целью уточнения уже на
втором этапе были дополнены тонкими процедурами дифлекс-анализа (на
этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования),
ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа (на этапе потенширования) (рис. 1). Статическая модель позволяла довольно хорошо решать
задачи управления электропотреблением техноценозов на небольших горизонтах прогнозирования, однако обладала рядом недостатков, основными из которых были отсутствие внутренних обратных связей управления, а
также неразвитость критериальной системы оценки эффективности.
На третьем этапе развития теории статическая модель была дополнена потоком данных для обратной связи и преобразована в динамическую
адаптивную модель, отражение процесса электропотребления в которой
осуществлялось с помощью преобразующих функций, построенных на основе законов распределения Вейбулла – Гнеденко и нормального (п. 4.2). В
качестве критерия эффективности использовался целевой функционал, основанный на соотношении относительных интегральных показателей качества и затрат, а также системе ограничений, являющихся следствием закона оптимального построения техноценозов (пп. 4.3 и 5.3). Это позволило
существенно расширить горизонт прогнозирования и заложить научные
основы для реализации внутренних управленческих обратных связей. Однако и в динамической адаптивной модели оставался недостаток, заключающийся в том, что она не содержала методологии для реализации внешних управляющих воздействий, и это потребовало дальнейшего развития
нашей теории уже на очередном четвертом этапе.
Таким образом, актуальная научная проблема развития динамической адаптивной модели электропотребления за счет ее дополнения внешними управляющими воздействиями породила новое теоретическое
направление, основным содержанием которого является исследование
процессов электропотребления техноценозов на так называемых бифуркационных этапах. Введение и всестороннее обоснование принципиально

– 375 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

нового понятия бифуркации по электропотреблению позволило дополнить
теорию оптимального управления электропотреблением процедурами потенширования на основе Z3-потенциала энергосбережения, потенширования с учетом номенклатурных ограничений, MC-прогнозирования, режимного нормирования и DC-анализа, а математический аппарат рангового
анализа новым понятием трансформированного рангового параметрического распределения (рис. 1). В прикладном плане новый подход к методологии оптимального управления электропотреблением порождает весьма
широкие перспективы по созданию специализированных программноаппаратных комплексов (в пределе – ситуационных центров), которые могут найти применение, как в региональных энергосетевых, энергосервисных и энергосбытовых компаниях, так и в электротехнических комплексах
регионов, городов, муниципальных образований, предприятий и организаций. Именно эти аспекты и рассматриваются в качестве ключевых направлений развития нашей научной школы на обозримую перспективу.

Рис. 1. Процедуры оптимального управления
электропотреблением техноценоза

– 376 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Рассмотрим подробнее содержание четвертого этапа развития теории
оптимального управления электропотреблением. Итак, управление электропотреблением в техноценозе, при определенных условиях, может осуществляться на основе применения так называемого трансформированного
рангового распределения, под которым понимается распределение Ципфа
в ранговой дифференциальной форме, полученное в результате целенаправленного изменения его формы, что позволяет учесть внешнее управляющее воздействие и, тем самым, уточнить процедуры интервального
оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования. Трансформация распределения может осуществляться двумя основными способами: 1) изменением эмпирических значений параметров исходного табулированного рангового параметрического распределения с последующей
повторной аппроксимацией; 2) пересчетом параметров формы исходной
аппроксимационной кривой распределения (в простейшем случае – изменением значений первой точки и/или рангового коэффициента). Следует
отметить, что первый способ трансформации находит применение в процедурах потенширования на основе Z3-потенциала энергосбережения, потенширования с учетом номенклатурных ограничений, режимного нормирования и DC-анализа, а второй – MC-прогнозирования.
Причины, по которым возникает необходимость трансформации
ранговых параметрических распределений, могут быть самыми разными,
однако все они связаны с необходимостью учета внешнего управляющего
воздействия на техноценоз. Под внешним воздействием по электропотреблению понимается привнесение или изъятие из техноценоза добавочного
ресурса по электропотреблению, являющееся следствием управленческих
решений вышестоящей системы (в основном организационно-штатных)
или резких изменений параметров окружающей среды (в основном погодных). В ряде наших работ показано, что следствием внешнего управляющего воздействия является бифуркация по электропотреблению [19,20].
Вообще бифуркация – это особый этап существования техноценоза,
на котором устойчивое развитие сменяется неустойчивым состоянием.
Вместо одной инерционной траектории возникают два или несколько новых (в т.ч. бифуркационных) путей возможного устойчивого развития.
Выбор между ними определяется малыми воздействиями со стороны систем управления как самого техноценоза, так и внешних. Для анализа бифуркаций в оптимальном управлении электропотреблением вводятся понятия двух ранговых параметрических распределений по электропотреблению: инерционного – параметры которого определяются исключительно
временным рядом предыстории развития техноценоза (в предположении,
что бифуркация не происходит); бифуркационного – параметры которого,
кроме предыстории, учитывают изменения в электропотреблении, происходящие в период бифуркации за счет внешнего воздействия. Очевидно,

– 377 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

что бифуркационное ранговое параметрическое распределение может быть
получено путем видоизменения инерционного [19,20].
В упрощенном варианте бифуркация по электропотреблению предполагает только две траектории изменения: инерционную и бифуркационную. Суть бифуркации, с точки зрения процесса электропотребления, сводится к тому, что к совокупному электропотреблению техноценоза при
инерционном варианте развития прибавляется (или вычитается) некоторая
величина, называемая добавочным ресурсом и известная из предварительного анализа содержания управляющего воздействия. Очевидно, что при
этом получается совокупное электропотребление техноценоза после начала бифуркации, которое в последующем используется для расчета параметров аппроксимационной формы бифуркационного рангового распределения. В конечном итоге, решение задачи получения бифуркационного
распределения позволяет существенно уточнить все процедуры оптимального управления электропотреблением техноценоза (интервальное оценивание, прогнозирование, нормирование и потенширование), а также тонкие
дополнения к ним (дифлекс-, GZ-, ASR- и ZP-анализ) [19,20].
Основными задачами исследования электропотребления объектов
техноценоза на бифуркационном этапе являются следующие: формирование временных интервалов, параметрическая фиксация и создание базы
данных по электропотреблению; ранговый анализ объектов техноценоза по
электропотреблению для доступного количества временных интервалов и
построение инерционного рангового параметрического распределения
техноценоза по электропотреблению; расчет разностей рангов для каждого
объекта на каждом временном интервале; мониторинг энтропии разностей
рангов для техноценоза в целом на каждом временном интервале; определение тренда и тенденции энтропии разностей рангов; фиксация точек
начала и завершения бифуркации по электропотреблению; контроль инерционного и бифуркационного этапов по электропотреблению; оценка добавочного ресурса по электропотреблению, возникающего как следствие
внешнего управляющего воздействия и привносимого в техноценоз (изымаемого из него) в начале бифуркационного этапа; прогнозирование параметров и построение бифуркационного рангового параметрического распределения техноценоза по электропотреблению; управление электропотреблением техноценоза на бифуркационном этапе [19,20].
Следует отметить, что в ряде работ нашей научной школы предлагается весьма точный метод фиксации бифуркационного этапа, основанный
на понятии энтропии разности рангов [19,20]. Энтропия разностей рангов
по электропотреблению – показатель, характеризующий степень неравномерности изменения рангов объектов при их движении на ранговой поверхности техноценоза по электропотреблению. Вычисляется как взятая с
обратным знаком сумма произведений меры встречаемости конкретного
значения разности рангов на логарифм данной меры. При этом суммиро-

– 378 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

вание производится по всем объектам, а в качестве меры берется относительная частота встречаемости конкретного значения разности рангов по
электропотреблению в анализируемой выборке полученных значений разностей рангов объектов техноценоза на данном временном интервале.
Бифуркационный этап по электропотреблению – промежуток времени, в течение которого наблюдается выход тренда энтропии разностей рангов техноценоза за переделы тенденции энтропии разностей рангов. Под
трендом энтропии разностей рангов понимается зафиксированный для
техноценоза в целом на данном временном интервале наиболее характерный, свободный от случайных колебаний временной ряд значений энтропии разностей рангов по электропотреблению, получаемый методом непараметрического сглаживания. Тенденция энтропии разностей рангов – зафиксированное для техноценоза в целом на данном временном интервале
общее направление изменения временного ряда значений энтропии разностей рангов. Статистически она описывается полосой, заключенной между
99 %-ми доверительными границами линейной функции, полученной для
техноценоза в целом в результате параметрического сглаживания тренда
энтропии разностей рангов по электропотреблению [19,20].
Анализ содержания процедур рангового анализа (включая их тонкие
дополнения) позволил заключить, что на бифуркационном этапе развития
техноценоза потребуется расчетное видоизменение формы рангового параметрического распределения по электропотреблению и переход от инерционного к бифуркационному распределению (рис. 2).

Рис. 2. Инерционное и бифуркационное ранговые
распределения по электропотреблению
Рассмотрим методику видоизменения и предположим, что бифуркация происходит в момент времени  . Она является следствием внешнего

– 379 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

управляющего воздействия и может выражаться в следующем: существенные оргштатные изменения (в т.ч. и в структуре объектов); изменение основного технологического процесса; строительство на территории техноценоза новых крупных потребителей электроэнергии или закрытие старых;
значительная модернизация производственных мощностей; перестройка
питающей энергосистемы или другие инфраструктурные изменения; резкое снижение промышленного производства в период экономического
кризиса; значительные климатические колебания, как правило, не характерные для данных физико-географических условий; массовое разрушение
части объектов в особый период в результате воздействия эвентуального
противника, техногенной аварии или стихийного бедствия и др. Важно
помнить, что с точки зрения параметра электропотребления, бифуркация
всегда сводится к появлению в техноценозе (или убыли из него) совокупного параметрического ресурса, не являющегося простым «инерционным»
следствием предыдущего временного ряда электропотребления. Математическая постановка задачи выглядит следующим образом [19,20]:

{W IN (r, ); WAD ()} BF
{W BF (r, )};
H W ( )




BF
IN
  W (r, )dr   W (r, )dr  WAD ();
0
0
t
BF

H
Forec {H W } t
W ( );


s  W ( )
 W ()  
H W ()    j  ln j   ,



j1  W ( )
 W ()  
где

(1)

W IN (r, ) – инерционное ранговое параметрическое распредеW BF (r, ) –

WAD () –
–
H BF
W ( )

Forect {} –
W () –

ление техноценоза по электропотреблению в момент времени  (r – ранг);
соответствующее бифуркационное ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению в момент времени  ;
добавочный ресурс в момент времени  (величина,
на которую в период бифуркации изменяется электропотребление техноценоза);
параметрическая бифуркационная энтропия электропотребления техноценоза в момент времени  ;
процедура прогнозирования (t – время);
совокупное среднепараметрическое значение (по
параметру электропотребления) для техноценоза,
взятого в целом, в момент времени  ;

– 380 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Wj () – соответствующее среднепараметрическое значение,
s

определенное для j-ой функциональной группы;
– количество функциональных групп в техноценозе.

Рассмотрим систему (1) подробнее. В данном случае задача заключается в том, что на основе имеющейся информации о параметрах формы
инерционного рангового параметрического распределения техноценоза по
электропотреблению, а также величины, на которую в период бифуркации
изменяется электропотребление техноценоза, требуется определить соответствующие параметры бифуркационного распределения (см. рис. 2). И
ключевым здесь является понимание того, что, даже в условиях бифуркаций, свойство устойчивости формы ранговых распределений техноценоза
задает прогнозируемость параметрической энтропии [19,20]. Данная постановка записана в первом и третьем выражениях системы (1).
Второе выражение является следствием закона оптимального построения техноценозов (см. пятое уравнение системы (3.23) в п. 3.3). В
данном случае констатируется, что электропотребление техноценоза в целом на бифуркационном этапе равно сумме его электропотребления на
инерционном этапе и величины, на которую в период бифуркации изменяется электропотребление техноценоза. Четвертое выражение (1) также является следствием закона оптимального построения техноценозов (см.
второе и третье уравнения системы (3.23)). В нем задается приближенный
способ определения энтропии техноценоза по параметру электропотребления. В строгом понимании параметрическая энтропия есть сумма (по всем
видам техники в момент времени  ) произведений вероятности встречаемости в техноценозе i-го среднепараметрического значения

Wi ()
на
W ()

меру среднепараметрического разнообразия популяции данного вида


 W ()  
  ln i   . Учитывая, что в процедурах управления электропотреб

 W ()  

лением декомпозиция техноценоза осуществляется не по видам техники, а
по объектам и функциональным группам (выражение (5.12)), предлагается
вероятность встречаемости в техноценозе j-го среднепараметрического
значения приближенно оценивать как отношение среднепараметрического
значения, определенного для j-ой функциональной группы Wj () , к совокупному среднепараметрическому значению для техноценоза, взятого в
целом, W () (погрешность приближения будет небольшой [19,20]).
Задача (1) упрощается при использовании двухпараметрической гиперболической аппроксимационной формы, остающейся, несмотря на критику, наиболее часто используемой в ранговом анализе [19,20]:

– 381 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

W(r)  W1  r  ,
где

(2)

W1,  – параметры (первая точка и ранговый коэффициент)

двухпараметрической аппроксимационной формы рангового параметрического распределения.

При этом после преобразования (1) с учетом (2) получаем [19,20]:
BF BF
{W1IN ,  IN } 

};
BF {W1 , 
H
W

{W (r )}  {W1  r  };

n BF  const ;

 W1BF or  BF ;
Forec{W1 or } H
W

BF
BF
W IN  W  W1 (n 1  1),
AD
BF
 
1   BF

где

(3)

W1IN , IN – параметры аппроксимационной формы инерционW1BF , BF

n BF

WIN

ного рангового параметрического распределения;
– соответствующие параметры бифуркационного рангового параметрического распределения;
– количество объектов в техноценозе после завершения процесса бифуркации;
– суммарное электропотребление объектов техноценоза при инерционном варианте развития.

Как и в системе (1), задача здесь заключается в том, чтобы на основе
имеющейся информации о параметрах формы инерционного рангового параметрического распределения техноценоза по электропотреблению, а
также величины, на которую в период бифуркации изменяется электропотребление техноценоза, определить соответствующие параметры бифуркационного распределения (первое выражение системы). Однако в данном
случае задача конкретизируется в условиях оперирования лишь двумя параметрами: первой точкой W1 и ранговым коэффициентом  . Кроме того,
предполагается, что в процессе бифуркации нам всегда остается известным
один из ключевых параметров – количество объектов в техноценозе n BF .
Свойство устойчивости формы распределений техноценоза, в условиях
применения двухпараметрической аппроксимационной формы, задает прогнозируемость параметров W1 и  . При этом в процессе решения кон-

– 382 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

кретных задач прогнозируется лишь один из данных параметров (четвертое выражение системы (3)), а второй рассчитывается по основанному на
законе оптимального построения техноценозов балансному уравнению, записанному здесь же в пятом выражении (см. (3.13) в п. 3.1) [19,20].
После получения параметров бифуркационного рангового параметрического распределения по электропотреблению появляется возможность
существенно улучшить все процедуры оптимального управления электропотреблением, а также тонкие дополнения к ним. Кроме того, могут быть
решены следующие задачи: фиксация на бифуркационном ранговом распределении объектов, вновь появившихся в техноценозе; анализ последствий бифуркации по критерию жизнеспособности техноценоза по электропотреблению [14]; сравнение экономических показателей инерционного и бифуркационного вариантов развития техноценоза и др.
Задача определения параметров бифуркационного распределения в
обеих ее постановках требует определения добавочного ресурса в виде
значения функции времени WAD () в постановке (1) или константы WAD
в постановке (3). Нами впервые предлагаются пять способов определения
добавочного ресурса, каждый из которых связан с определенной процедурой трансформации рангового распределения и лежит в основе перспективного направления развития научной школы. Еще раз перечислим данные процедуры: 1) потенширование на основе понятия Z3-потенциала
энергосбережения; 2) потенширование с учетом номенклатурных ограничений; 3) MC-прогнозирование; 4) режимное нормирование; 5) DC-анализ
(рис. 1) [19,20]. Добавочные ресурсы, определенные по каждой из перечисленных процедур, в сумме определяют результирующий добавочный
ресурс WAD , который затем используется в системах (1) и (3).
Последовательно рассмотрим каждый из способов определения добавочного ресурса по электропотреблению, первый из которых связан с
процедурой потенширования на основе понятия Z3-потенциала. Как представляется, по мере накопления практического опыта потенширования и
ZP-анализа на реальных техноценозах, возможна постановка вопроса об
использовании в процессе ZP-нормирования удельных показателей энергоэффективности лучших мировых образцов. Это потребует введение понятия Z3-потенциала, под которым понимается потенциал энергосбережения техноценоза, получаемый так же, как и Z2-потенциал, после процедуры ZP-нормирования. Однако, при этом, пересчет электропотребления
объектов внутри функциональных групп осуществляется на основе лучших мировых, а не лучших внутригрупповых, показателей (рис. 3). Основная сложность здесь будет в получении данных об удельном электропотреблении лучших мировых образцов, а собственно расчет потенциала будет осуществляться по выражению, аналогичному (5.1):

– 383 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории




W3   W(r )dr   W3 (r )dr ,
0

где

W3 (r )

(4)

0

– нижняя граница переменного доверительного интервала, полученного для лучших мировых образцов.

Рис. 3. К понятию Z3-потенциала энергосбережения техноценоза
Таким образом, в данном случае трансформированным является распределение W3 ( r ) , которое получается методами ZP-нормирования. При
этом, полагая в каждой функциональной группе в качестве эталонного
значение удельного электропотребления, полученного для соответствующих данной группе лучших мировых образцов, мы осуществляем пересчет
электропотребления каждого объекта в предположении, что он стал потреблять электроэнергию столь же эффективно, как и объект с лучшими
мировыми образцами. Если предположить, что графики нагрузок, а также
организационно-штатная структура объектов не меняются, то
sup

Wpsup
 W j  Lp j j ,
jj
где

(5)

– расчетное электропотребление p-го объекта в j-ой группе
Wpsup
j
j
после операции ZP-нормирования;

– 384 –

В.И. Гнатюк, 2014
sup

Wj

Перспективы развития теории

– эталонное удельное электропотребление для j-ой группы
объектов, полученное с учетом показателей энергоэффективности лучших мировых образцов;

L p j j – лидинговый параметр p-го объекта в j-ой группе.
Из полученных расчетных значений электропотребления объектов
техноценоза для каждого временного интервала формируется трансформированный вектор рангового параметрического распределения:

{( W1sup , r1  1); ( W2sup , r2  2); ( W3sup , r3  3);...; ( Wksup , rk );...; ( Wnsup , rn )},
(6)
где

Wksup – расчетное электропотребление объекта k-го ранга;
rk – k-ый параметрический ранг техноценоза.

После получения ранговых параметрических распределений по пересчитанным значениям электропотребления для каждого исследуемого временного интервала осуществляется их аппроксимация и построение переменного доверительного интервала. Нижняя граница полученного переменного доверительного интервала позволяет по выражению (4) рассчитать Z3-потенциал энергосбережения техноценоза на расчетный текущий
временной интервал (рис. 3). Очевидно, что нижняя граница переменного
доверительного интервала, построенного по трансформированному ранговому распределению, будет располагаться ниже, чем соответствующая
граница, построенная по эмпирическим данным. Следовательно, Z3потенциал энергосбережения будет больше, чем Z1- и Z2-потенциалы, что
позволяет построить уже трехэтапную методику снижения электропотребления объектов техноценоза. Первый этап будет предполагать реализацию
управленческих процедур, нацеленных на снижение электропотребления
исключительно за счет организационных мероприятий. После исчерпания
Z1-потенциала, на втором этапе должны включаться новые резервы энергосбережения, связанные с модернизацией электрооборудования, осуществляемого за счет уже имеющихся в техноценозе технических решений, обладающих лучшими показателями энергоэффективности. Далее, на
третьем этапе в ходе более глубокой модернизации предполагается использование лучших мировых образцов энергоэффективности. Планомерная реализация управленческих процедур позволит существенно понизить
электропотребление в пределах Z3-потенциала. При этом, учитывая то, что
управленческие процедуры всегда реализуются в рамках переменного доверительного интервала, существует гарантия, что снижение электропотребления ни на каком из этапов не нарушит нормальный технологический
процесс функционирования объектов техноценоза.

– 385 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Положительный эффект от внедрения методологии оптимального
управления электропотреблением с учетом Z3-потенциала может быть
оценен следующим интегральным показателем, полученным из (5.16):

 Z3  


IPW    W (r )dr   W3 (r )dr 

0

0



IP t   W (r )dr  W (r )dr 
 t

 W  0

0


где



 W(r )dr ;

0


(7)

 W(r )dr ,
0

Z3 – целевой интегральный показатель, определяемый на
IPW
t
IPW

–

W(r) –
W3 (r ) –
Wt ( r ) –

основе Z3-потенциала энергосбережения;
текущий интегральный показатель качества, определяемый на t-ом временном интервале;
исходная аппроксимационная кривая, получаемая для
текущих значений электропотребления объектов;
нижняя граница переменного доверительного интервала, получаемого с помощью понятия Z3-потенциала;
аппроксимационная кривая, получаемая для текущих
модельных значений электропотребления объектов
техноценоза на t-ом временном интервале.

Как отмечалось выше, в ряде случаев для реализации процедур
управления электропотреблением требуется определение добавочного ресурса по электропотреблению. Очевидно, что в данном случае он в точности равен Z3-потенциалу энергосбережения (см. выражение (4)):


Z3
WAD

 W3   W(r )dr   W3 (r )dr ,
0

где

Z3
WAD



(8)

0

– добавочный ресурс, рассчитываемый при потеншировании на основе понятия Z3-потенциала.

Второе направление использования трансформированных ранговых
параметрических распределений и, соответственно, второй способ определения добавочного ресурса по электропотреблению связаны с процедурой
потенширования с учетом номенклатурных ограничений. В процессе
управления электропотреблением на этапе потенширования, как правило,
требуется учитывать так называемые номенклатурные ограничения, возникающие при совместной реализации в едином алгоритме процедур номенклатурной и параметрической оптимизации (рис. 4).

– 386 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Рис. 4. Единый алгоритм управления электропотреблением
Как показано в п. 3.2, любое совершенствование структуры (ТЦоптимизацию) техноценозов следует осуществлять в два взаимосвязанных
этапа. Это в полной мере относится и к управлению электропотреблением.
На первом этапе необходимо оптимизировать техноценоз по электропотреблению, т.е. уменьшить потребление электроэнергии без изменения
структуры. Данный этап проводится методами потенширования с использованием Z1-потенциала энергосбережения циклично на протяжении ряда
временных интервалов до тех пор, пока не будут исчерпаны организационные меры. То, что на данном этапе не затрагивается номенклатура техноценоза, определяет сравнительно небольшие затраты на осуществление
оптимизационных процедур. Как известно методология управления электропотреблением включает еще три взаимосвязанных этапа-процедуры:
интервальное оценивание, прогнозирование и нормирование (рис. 1 и 5),
однако именно потенширование является завершающей процедурой, т.к.
позволяет выполнить оптимизацию, оценить эффективность процесса
управления и сформировать параметры обратных связей (см. гл. 5).
Когда будет исчерпан Z1-потенциал энергосбережения, на втором
этапе общего алгоритма (рис. 4) приступают к ZP-нормированию, которое
предполагает структурные преобразования в номенклатуре техноценоза,
(номенклатурную оптимизацию). Момент перехода от первого ко второму

– 387 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

этапу определяется по результатам стержневой процедуры первого этапа –
интервальному оцениванию (рис. 1 и 5). После того, как в результате многократной цикличной реализации четырех процедур управления по электропотреблению обнаружится, что в эмпирическом ранговом параметрическом распределении техноценоза отсутствуют «аномальные» точки, выходящие за границы переменного доверительного интервала, первый этап
следует заканчивать. Очевидно, что именно к этому моменту будет исчерпан Z1-потенциал энергосбережения техноценоза.

Рис. 5. Потенширование и параметрическое
нормирование в техноценозе
Основное содержание второго этапа потенширования составляют
процедуры ZP-нормирования, ZP-планирования, оценки эффективности и
мониторинга конверсии, которые позволяют постепенно без технологических ограничений исчерпать Z2-потенциал энергосбережения. Однако на
данном этапе предполагаются модернизация и перевооружение, что неотвратимо вызывает номенклатурные изменения. Для минимизации затрат на

– 388 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

всестороннее обеспечение здесь требуется номенклатурная оптимизация
техноценоза, которая реализуется преимущественно методами параметрического нормирования (рис. 6). В конечном итоге формируется видовое
разнообразие техноценоза, соответствующее каноническому гиперболическому Н-распределению [19, 28]. Однако управление электропотреблением
в это время не заканчивается, т.к. к моменту формального завершения второго этапа от начала всего процесса проходит весьма значительное время.
Принципиально важно, что сформулированная концепция заключает в себе не замкнутый алгоритм оптимизации итерационного типа, а открытую
цикличную стратегию, предполагающую непрерывную и несходящуюся
реализацию первого и второго этапов и направляющую (в условиях постоянно изменяющейся инфраструктуры) динамично развивающийся техноценоз к более стабильному (гомеостатическому) состоянию.

Рис. 6. Параметрическое нормирование в техноценозе
В совместной реализации процедур потенширования и параметрического нормирования имеется один важный момент. Дело в том, что требования, касающиеся модернизации и перевооружения потребителей электроэнергии, вырабатываемые по итогам процедуры ZP-нормирования, далеко не всегда могут быть реализованы. Отдельные потребители не могут
выполнить данные требования по технологическим соображениям, что задает так называемые номенклатурные ограничения к самой процедуре потенширования, учет которых осуществляется следующим образом. Прежде

– 389 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

всего, реализуется второй этап процедуры потенширования, так сказать, в
«чистом виде» без учета номенклатурных ограничений, что позволяет получить Z2-потенциал энергосбережения и соответствующую нижнюю границу доверительного интервала W2 (r ) (рис. 7). Затем на каждом объекте
определяется перечень потребителей электроэнергии, которые по тем или
иным причинам на данном временном этапе не могут быть подвергнуты
модернизации. Далее с использованием процедуры параметрического нормирования по номограммам, аналогичным показанной на рисунке 6, рассчитываются значения электропотребления объектов с учетом номенклатурных ограничений. Это, в свою очередь, позволяет получить трансформированное ранговое параметрическое распределение по электропотреблению W2 N (r ) , которое также показано на рисунке 7.

Рис. 7. Потенширование по электропотреблению
с учетом номенклатурных ограничений
Добавочный ресурс по электропотреблению в данном случае рассчитывается как разность потенциалов энергосбережения:


2N
WAD



  W2 N (r )dr   W2 (r )dr ,
0

0

– 390 –

(9)

В.И. Гнатюк, 2014

где

Перспективы развития теории

2 N – добавочный ресурс, рассчитываемый при потеншироWAD

вании на основе Z2-потенциала энергосбережения и
учитывающий номенклатурные ограничения.

Третье направление использования трансформированных распределений предполагает создание методики MC-прогнозирования электропотребления объектов техноценоза («MC» – от «MacroCenosis») [19,20]. MCпрогнозирование – процедура прогнозирования электропотребления объектов техноценоза, предполагающая, с целью уточнения прогноза, использование статистической информации об электропотреблении техноценоза в
целом как точки на ранговой параметрической поверхности, построенной
для макроценоза. Под макроценозом (MC-ценозом) понимается «материнская» взаимосвязанная совокупность техноценозов более высокого системного уровня, обладающая техноценологическими свойствами, в состав
которой входит исследуемый техноценоз как единичный организационно
подчиненный «дочерний» объект (MC-объект) (рис. 8).

Рис. 8. К понятию MC-прогнозирования
Прогнозная (в широком смысле – модельная) информация об электропотреблении MC-объекта фактически позволяет с помощью понятия
добавочного ресурса получить бифуркационное ранговое параметрическое
распределение, когда он рассматривается уже в качестве полноценного

– 391 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

техноценоза. При этом используются расчетные модели (1) или (3). Таким
образом, с учетом результатов прогнозирования (моделирования), выполненного существующими методами [19,20] на основе статистики макроценоза, для отдельного MC-объекта в определенный момент времени:
MC
WAD
()  WkMC ()  WkMC (  1),

где

(10)

MC
WAD
() – добавочный ресурс техноценоза (k-го MC-объекта
макроценоза) в момент времени  ;
MC
Wk () – электропотребление k-го MC-объекта в момент  ;

WkMC (  1) – электропотребление k-го MC-объекта макроценоза в прогнозируемый момент времени   1.

Четвертый способ решения задачи определения добавочного ресурса
связан с режимным нормированием, под которым понимается процедура
нормирования электропотребления объектов техноценоза в особых режимах функционирования, характеризующихся планомерным вынужденным
снижением электропотребления. Режимы определяются внешними ресурсными ограничениями и, как правило, носят временный характер.
Различают следующие режимы функционирования техноценоза: R3режим частичного ограничения, при котором на всех объектах должны
быть принудительно отключены от электроснабжения потребители третьей категории – второстепенные потребители, непосредственно не оказывающие влияния на выполнение объектами основных задач; R2-режим,
при котором на всех объектах, помимо потребителей третьей категории,
должны быть принудительно отключены от электроснабжения потребители второй категории – потребители, отключение которых не оказывает
влияния на выполнение объектами основных задач в течение определенного промежутка времени; R1-режим, при котором на всех объектах, помимо
потребителей второй и третьей категорий, должны быть принудительно
отключены от электроснабжения потребители первой категории – потребители, определяющие выполнение объектами основных задач [19].
R3-режим не ограничен по времени (в рамках общего периода ресурсных ограничений) и не приводит к снижению основной функциональности. R2-режим приводит к частичному снижению функциональности и
должен быть ограничен промежутком времени, в течение которого допустимо заданное снижение функциональности и происходит восстановление R3-режима. R1-режим приводит к существенному снижению функциональности и должен быть ограничен предельно коротким промежутком
времени, в течение которого должно осуществляться бесперебойное электроснабжение особой группы потребителей первой категории и восстановление R2-режима (с последующим восстановлением R3-режима).

– 392 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Целью режимного нормирования является формирование плана ресурсных ограничений каждого из объектов техноценоза во всех режимах.
Исследования здесь производятся с помощью аппарата R-распределений
техноценоза, под которыми понимаются ранговые параметрические распределения техноценоза по электропотреблению, построенные для условий особых режимов функционирования (R-режимов), характеризующихся
планомерным вынужденным снижением электропотребления. Различают
следующие основные виды R-распределений: R3-распределение, которое
строится для условий R3-режима, R2-распределение – для R2-режима и
R1-распределение – для R1-режима [19] (рис. 9).

Рис. 9. R-распределения техноценоза
С целью расчета добавочного ресурса для каждого режима функционирования, исходя из анализа графиков плановых отключений потребителей электроэнергии, определяется результирующее расчетное электропотребление каждого объекта техноценоза. Из полученных расчетных значений для каждого временного интервала формируется трансформированный
вектор рангового параметрического распределения (R-распределение).
Например, для условий R1-режима можно записать:

{( W1R1 , r1  1); ( W2R1 , r2  2); ( W3R1 , r3  3);...; ( WkR1 , rk );...; ( WnR11 , rn1 )},
(11)

– 393 –

В.И. Гнатюк, 2014

где

Перспективы развития теории

WkR1 – расчетное электропотребление объекта k-го ранга в

условиях R1-режима;
rk – k-ый параметрический ранг техноценоза;
n1 – общее количество объектов, продолжающих функционировать в условиях R1-режима.

После получения ранговых параметрических распределений по пересчитанным значениям электропотребления для каждого исследуемого временного интервала осуществляется их аппроксимация (рис. 9). Добавочный ресурс определяется как площадь полосы, заключенной между исходной не трансформированной кривой рангового параметрического распределения техноценоза и соответствующей кривой R-распределения. В частности, на рисунке 9 показан добавочный ресурс для R1-режима, который
аналитически можно записать следующим образом:


R1
WAD

  W(r )dr   W R1 (r )dr ,
0

где



(12)

0

R1
– добавочный ресурс, рассчитанный для R1-режима;
WAD
W(r) – исходная не трансформированная кривая рангового

параметрического распределения техноценоза;
W R1 (r ) – кривая R-распределения, полученная по результатам
трансформации применительно к R1-режиму.
Пятый способ решения задачи определения добавочного ресурса
осуществляется с помощью так называемого DC-анализа («DC» – от
«DominantCenosis») [18,19]. DC-анализ – процедура рангового анализа по
электропотреблению объектов техноценоза, предполагающая, с целью
уточнения, использование статистической информации об электропотреблении доминирующего, иерархически более старшего, технологически
определяющего техноценоза. Под доминирующим техноценозом (DCценозом) понимается технологически определяющая поведение зависимого техноценоза взаимосвязанная совокупность объектов, обладающая техноценологическими свойствами. При этом объекты исследуемого техноценоза (в данном случае – зависимого), как правило, жестко связаны с соответствующими объектами доминирующего DC-ценоза. Тип данных связей
определяется технологическими особенностями функционирования
(например, электроснабжение в пределах одной энергосистемы).
Характерным примером DC-ценоза выступает региональный электроэнергетический комплекс (доминирующий техноценоз), питающий
своими объектами (системообразующими подстанциями) соответствую-

– 394 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

щие объекты регионального электротехнического комплекса (зависимого
техноценоза) (рис. 10). Дадим определение. Под региональным электроэнергетическим комплексом понимается ограниченная в пространстве и
времени обладающая техноценологическими свойствами взаимосвязанная
совокупность источников и потребителей электроэнергии, а также транспортно-сетевого хозяйства и системы материально-технического обеспечения, реализующая в единой системе управления и всестороннего обеспечения в комплексе с внешней энергосистемой или изолированно цель
устойчивого электроснабжения потребителей региона [19].

Рис. 10. Региональные электроэнергетический
и электротехнический комплексы
Следует отметить, что понятие объекта в данном случае трактуется
несколько специфически. Предполагается, что имеется договорная точка
раздела на границе между энергокомпанией и абонентом, с каждой из сторон которой установлены приборы учета электроэнергии. С одной стороны
фиксируется электропотребление объектов доминирующего техноценоза, а
с другой – зависимого. Очевидно, что от одного объекта доминирующего
техноценоза могут питаться один или несколько объектов зависимого.

– 395 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

Суть процедуры DC-анализа схематично показана на рисунке 11. В
данном случае предполагается, что исходные ранговые параметрические
распределения по электропотреблению зависимого и доминирующего техноценозов совпадают (кривая W(r) на рис. 11). Это представляется справедливым с учетом технологической неразрывности процесса производства, передачи и потребления электроэнергии (что, в свою очередь, следует
из известного принципа непрерывности электрического тока).

Рис. 11. Суть процедуры DC-анализа
Пересчет значений электропотребления объектов доминирующего
техноценоза осуществляется методами моделирования исходя из имеющейся информации о планах и программах развития. Из полученных расчетных значений на каждом временном интервале для каждого из общего
количества n объектов формируется трансформированный вектор рангового параметрического распределения по электропотреблению W

DC

(r ) :

{( W1DC , r1  1); ( W2DC , r2  2); ( W3DC , r3  3);...; ( WkDC , rk );...; ( WnDC , rn )},
где

WkDC

(13)
– полученное методами моделирования значение электропотребления объекта DC-ценоза ранга rk.

– 396 –

В.И. Гнатюк, 2014

Перспективы развития теории

После получения ранговых параметрических распределений по пересчитанным значениям электропотребления для каждого исследуемого временного интервала осуществляется их аппроксимация (рис. 11). На рисунке стрелками показано изменение значения электропотребления k-го объекта DC-ценоза. Для простоты здесь предполагается, что ранг этого объекта после трансформации распределения не изменился. В общем случае
ранги объектов могут поменяться, однако, в любом случае, это не помешает осуществить аппроксимацию и получить трансформированное ранговое
параметрическое распределение DC-ценоза. Очевидно, что конечные (после трансформации) ранговые параметрические распределения по электропотреблению зависимого и доминирующего техноценозов, как и исDC

ходные, совпадают (кривая W (r ) на рис. 11). Это позволит, кроме прочего, зафиксировать положение объектов зависимого техноценоза на едином конечном ранговом параметрическом распределении и оценить их
электропотребление. Учитывая, что, как правило, ранги объектов доминирующего и зависимого техноценозов не совпадают, для фиксации объектов
здесь должны быть применены методы ранговой динамики [19,20].
Добавочный ресурс по данной процедуре определяется как площадь
полосы, заключенной между исходной не трансформированной кривой

W(r) и трансформированной кривой W DC (r ) (см. рис. 11):


DC
WAD

 W



DC

(r )dr   W(r )dr ,

0

где

(14)

0

DC – рассчитанный в результате DC-анализа добавочный
WAD

ресурс техноценоза по электропотреблению.

В итоге результирующий добавочный ресурс техноценоза по электропотреблению определяется как сумма добавочных ресурсов, полученных во всех пяти процедурах (см. выражения (8), (9), (10), (12) и (14)):
Z3
2N
MC
R1
DC
WAD  WAD
 WAD
 WAD
 WAD
 WAD
.

(15)

Как показывают моделирование и уже неоднократная практическая
реализация [15-20], внедрение в техноценозах методологии оптимального
управления электропотреблением с применением трансформированных
ранговых параметрических распределений позволяет существенно уточнить процедуры интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования по электропотреблению, а также соответствующие
тонкие дополнения дифлекс-, GZ-, ASR- и ZP-анализа.

– 397 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

Обсуждение ключевого понятия исследований
О ПОНЯТИИ «ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕ»
В качестве объекта наших исследований [6-20] рассматривается региональный электроэнергетический комплекс, под которым понимается
ограниченная в пространстве и времени обладающая техноценологическими свойствами взаимосвязанная совокупность источников и потребителей
электроэнергии, а также транспортно-сетевого хозяйства и системы материально-технического обеспечения, реализующая в единой системе управления и всестороннего обеспечения в комплексе с внешней энергосистемой или изолированно цель устойчивого электроснабжения регионального
электротехнического комплекса. Последний рассматривается как ограниченная в пространстве и времени обладающая техноценологическими
свойствами взаимосвязанная совокупность потребителей электроэнергии,
реализующая в единой системе управления и всестороннего обеспечения
цель оптимального управления электропотреблением.
С методологической точки зрения, рассматривая региональный электроэнергетический комплекс, в котором, как и в любой электрической цепи, реализуется единый процесс производства, передачи и потребления
электроэнергии, мы имеем дело с двумя разными предметными областями.
Первая рассматривает объект исследования как систему электроснабжения, где в качестве базовой выступает теория электрических цепей. Вторая
предметная область изучает объект исследования как взаимосвязанную совокупность потребителей электроэнергии, т.е. техноценоз. Научная проблема, связанная с нашим многолетним практическим воплощением закона оптимального построения техноценозов в области исследования региональных электротехнических комплексов, заключается в разработке теории оптимального управления электропотреблением, предполагающей решение перечисленных ниже научных задач [6-20].
1. Создание статической модели процесса электропотребления объектов техноценоза, основанной на техноценологических методах и отличающейся: совместным применением методов рангового и кластерного
анализа, а также процедуры интервального оценивания; использованием
детерминированных процедур прогнозирования и нормирования потребления электроэнергии объектами.
2. Разработка методики оптимального управления электропотреблением, отличающейся: применением процедуры интервального оценивания
по ранговому параметрическому распределению, выявляющей объекты,
аномально потребляющие электроэнергию; реализацией процедур номенклатурной и параметрической оптимизации в связанном алгоритме.

– 398 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

3. Разработка системы тонких процедур рангового анализа по электропотреблению объектов техноценоза, отличающейся: верификацией базы данных по электропотреблению, позволяющей повысить ее корректность; реализацией процедур дифлекс-, GZ- и ASR-анализа рангового параметрического распределения на этапах, соответственно, интервального
оценивания, прогнозирования и нормирования.
4. Выявление динамических свойств техноценозов в отношении параметров электропотребления, заключающихся в том, что: имеются два
альтернативных типа объектов техноценоза, в первом из которых в основном преобладают системные, а во втором индивидуальные свойства; отнесение объекта к тому или иному типу влияет на выбор ципфовой (для первого типа) или гауссовой (для второго типа) методологии прогнозирования
параметров электропотребления.
5. Разработка методики интервального оценивания объектов техноценоза, основанной на процедурах дифлекс-анализа и отличающейся: методом построения переменного доверительного интервала на основе статистики временных рядов значений электропотребления рангов; введением
понятия качества электропотребления, определяемого с помощью дифлекс-параметров ранговых параметрических распределений техноценоза.
6. Разработка методики прогнозирования электропотребления объектов техноценоза, учитывающей динамические свойства техноценозов и отличающейся: введением понятия коэффициента когерентности и основанных на нем эвристического и критериального вариантов GZ-анализа; синтезом методов, основанных на гауссовой и ципфовой методологии, в GZметод посредством билинейной комбинации с динамической адаптацией
весов по результатам GZ-анализа.
7. Разработка методики нормирования электропотребления, основанной на предельном алгоритме и отличающейся: введением понятия
предельной нормы, получаемой в результате оптимизации вторичных
норм; критерием близости к нижней границе переменного доверительного
интервала, построенного на ранговом параметрическом распределении.
8. Разработка методики номенклатурно-параметрической оптимизации резервного генерирующего комплекса техноценоза, отличающейся:
установлением связи между видовым и параметрическим рангами техноценоза; введением понятия первичного и вторичного ранговых параметрических распределений и разработкой критерия оптимизации формы рангового видового распределения техноценоза.
9. Разработка методики автоматизации управления электропотреблением объектов техноценоза, отличающейся: комплексированием процедур
рангового анализа на основе оценки системных и индивидуальных свойств
объектов техноценоза; алгоритмом снижения электропотребления объектов на основе особого управляющего воздействия.

– 399 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

10. Создание динамической адаптивной модели процесса электропотребления, отличающейся: совместным применением методов теории принятия решений, имитационного моделирования и параметрической оптимизации; наличием стохастической обратной связи, корректирующей исходную базу данных на основе результатов текущего моделирования.
11. Введение в научный оборот процедуры потенширования объектов техноценоза по электропотреблению, отличающейся: определением
системного потенциала энергосбережения техноценоза на основе понятий
Z1-, Z2 и Z3-потенциалов; процедурой ZP-анализа, под которым понимается тонкая процедура, осуществляемая методами ZP-нормирования с целью разработки ZP-плана энергосбережения техноценоза.
12. Развитие методологии прогнозирования электропотребления введением понятия динамики энтропии разностей рангов объектов техноценоза, отличающегося: способом выявления периода бифуркации по электропотреблению, основанным на исследовании временного ряда энтропии;
методом прогнозирования электропотребления на бифуркационном этапе,
учитывающим внешнее управляющее воздействие.
13. Разработка методики оценки эффективности процесса электропотребления, отличающейся: аддитивно-мультипликативным критерием техноценологического типа, предусматривающим интегрирование ранговых
параметрических распределений техноценоза по электропотреблению; системой ограничений техноценологического типа, являющихся следствием
закона оптимального построения техноценозов.
14. Разработка методики режимного нормирования электропотребления объектов техноценоза, отличающейся: понятием об R3-, R2-, R1режимах электропотребления; процедурами рангового анализа, основанными на R3-, R2-, R1-распределениях техноценоза.
15. Развитие методологии прогнозирования за счет введения в научный оборот понятия MC-прогнозирования электропотребления техноценоза, отличающегося: процедурами расчета добавочного ресурса MC-объекта
на статистике MC-ценоза; методами прогнозирования с учетом динамики
электропотребления техноценоза в целом как точки на ранговой параметрической поверхности, построенной для макроценоза (MC-ценоза).
16. Развитие методологии прогнозирования за счет введения в научный оборот понятия DC-анализа по электропотреблению, отличающегося:
процедурами расчета добавочного ресурса техноценоза на статистике DCценоза; методами прогнозирования электропотребления с учетом внешнего управляющего воздействия со стороны доминирующего, иерархически
более старшего, технологически определяющего техноценоза (DC-ценоза).
17. Разработка методики параметрического ZP-нормирования электропотребления объектов техноценоза, отличающейся: ZP-дополнением к
связи между видовым и параметрическим рангами; методами параметри-

– 400 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

ческого ZP-нормирования и ZP-планирования в условиях параметрических
ограничений по электропотреблению техноценоза.
Очевидно, что в теории оптимального управления электропотреблением техноценозов, собственно понятие «электропотребление» занимает
центральное место, однако, в его толковании имеется целый ряд проблем.
Сразу отметим, что электропотребление, в зависимости от контекста, объекта, предмета и области исследований, может рассматриваться в трех различных смыслах: как показатель, как параметр и как процесс [6-20].
Как показатель электропотребление – мера, отражающая свойство
объектов окружающего мира преобразовывать генерируемую источниками
электромагнитную энергию (энергию электромагнитного поля, слагаемую
из энергий электрического и магнитного полей). Процесс преобразования
энергии сопровождается работой электрического поля по перемещению
зарядов, а также работой магнитного поля по перемещению элементарных
проводников с током. Часть этой энергии (активная) необратимо преобразовывается в другие виды энергии (механическую, тепловую, химическую
и др.), а часть (реактивная) – циклично запасается в виде электромагнитного поля в объекте, а затем отдается обратно в источник. В теории электрических цепей и электроснабжении принято данное свойство кратко называть «потреблением электрической энергии» или «электропотреблением».
Следует отметить, что термин «потребление» в данном контексте применяется не вполне корректно и имеет, скорее, коммерческий, нежели физический смысл. Источник, «сжигая первичное топливо», создает электромагнитное поле, которое в потребителе «возбуждает» процесс необратимого преобразования энергии в другие виды. Таким образом, потребитель,
участвуя в «сжигании части первичного топлива», потребляет именно его,
а электромагнитная энергия выступает лишь необходимым «посредником»
в данном процессе и, сама по себе, не расходуется. Однако, зафиксировать
долю участия именно данного потребителя в «сжигании первичного топлива» в источнике электроэнергии можно лишь на основе параметров
электромагнитного поля в точке присоединения потребителя к общей
электрической цепи, отсюда и термин – «электропотребление».
Особо выделяется определенный класс объектов, специально предназначенных для работы в электрических цепях систем электроснабжения,
и эти объекты называются приемниками и потребителями электроэнергии.
Приемник электроэнергии – функционально законченная система, предназначенная для преобразования электроэнергии в другие виды энергии. Потребитель – лицо (физическое или юридическое), приобретающее электрическую энергию для собственных бытовых или производственных нужд.
Как правило, электропотребление служит мерой, отражающей основное
свойство именно приемников или потребителей электроэнергии.
Математически электропотребление в точке присоединения к общей
электрической цепи определяется как работа электрического поля, т.е. ин-

– 401 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

теграл функции электрической мощности в данной точке от времени, взятый в пределах, заданных тем промежутком времени, за который мы оцениваем электропотребление. При этом, в качестве электрической мощности может быть принята активная, реактивная или полная мощность. В синусоидальных электрических цепях: активная мощность – это произведение действующих значений тока и напряжения на косинус угла сдвига фаз
между векторами тока и напряжения; реактивная мощность – произведение действующих значений тока и напряжения на синус угла сдвига фаз
между векторами тока и напряжения; полная мощность – произведение
действующих значений тока и напряжения. Следует отметить, что, при таком подходе, все параметры становятся легко измеряемыми (действующие
значения тока и напряжения, а также сдвиг фаз).
Для удобства экспериментальной фиксации электропотребления
приборами учета (счетчиками электроэнергии, интегрирующими мощность во времени) и нормализации договорных отношений между поставщиками и потребителями электроэнергии принято квантовать электропотребление мощностью в одну единицу на отрезке времени в один час. При
этом в качестве единиц измерения электропотребления выступают внесистемные единицы: по активной мощности – кВт·ч; по реактивной мощности – кВАр·ч; по полной мощности – кВА·ч.
По конструкции счетчики электроэнергии бывают индукционными
или электронными. В индукционных (электромеханических счетчиках)
магнитное поле неподвижных токопроводящих катушек влияет на подвижный элемент из проводящего материала. Подвижный элемент представляет собой диск, по которому протекают токи, индуцированные магнитным полем катушек. Количество оборотов диска в этом случае прямо
пропорционально потребленной электроэнергии. В электронных (статических счетчиках) переменный ток и напряжение воздействуют на электронные элементы для создания на выходе импульсов, число которых пропорционально измеряемой энергии. Счетчики электроэнергии имеют две пары
зажимов, одна из которых включается в рассечку провода, по которому
протекает ток нагрузки, а другая подключается параллельно на номинальное напряжение сети. Фактически, все счетчики электроэнергии реагируют
на ток нагрузки (его активную и/или реактивную составляющие).
С прикладной точки зрения электропотребление в 1 кВт·ч будет зафиксировано, если электроприемник номинальной мощностью 1 кВт проработает в номинальном режиме в течение 1 часа. Если взять за основу системную единицу энергии Джоуль (Дж), то 1 кВт·ч приблизительно равен
3,6 МДж. Следует отметить, что физически количество электроэнергии в 1
Дж соответствует работе электромагнитного поля по перемещению заряда
в 1 Кулон (К) между точками поля с разностью потенциалов в 1 В.
Как параметр электропотребление – количественная форма одноименного показателя, фиксируемая счетчиками электроэнергии за интер-

– 402 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

вал времени и определяемая как разность между значениями электропотребления в конце и начале рассматриваемого интервала. В случае стандартизации интервала времени (час, сутки, месяц, квартал, год и т.д.) значение электропотребления конкретного приемника или потребителя электроэнергии в базе данных будет фиксироваться в кВт·ч (кВАр·ч, кВА·ч) за
принятый промежуток времени. При этом появляется возможность строить
функции времени или временные ряды электропотребления для отдельных
приемников или потребителей электроэнергии, а также ранговые параметрические распределения по электропотреблению для техноценозов. Кроме
того, становится возможным интегрирование функций времени и ранговых
распределений с целью определения, соответственно, суммарных значений
электропотребления отдельных приемников или потребителей электроэнергии либо потенциалов энергосбережения техноценоза в целом. Энергосбытовые компании зачастую называют этот параметр «расход электроэнергии», однако, с точки зрения потребителя – это не «расход», а «потребление электроэнергии», т.е., не что иное, как «электропотребление».
Следует иметь в виду, что в данном случае мы имеем дело с понятием, так называемого, дифференциального (от англ. «difference») электропотребления, отражающего разницу в электропотреблении приемника или
потребителя в конце и начале стандартизированного (заранее оговоренного) промежутка времени. Данное понятие отличается от электропотребления как показателя, поэтому предлагается его называть «дифференциальным электропотреблением». В качестве единицы измерения здесь следует
использовать внесистемную единицу кВт·ч\Т (кВАр·ч\Т, кВА·ч\Т), где Т –
стандартизированный интервал времени (час, сутки, месяц, квартал, год и
т.д.). Следует отметить, что применяемый здесь экранирующий символ
(обратная косая черта) подчеркивает то, что киловатт-часы не делятся на
промежуток времени, а поступают в базу данных вместе со значением этого промежутка. Таким образом, запись «дифференциальное электропотребление объекта в феврале 2017 года составляет 300 кВт·ч\мес» означает, что разница в показаниях установленного на объекте счетчика электроэнергии в начале и конце указанного месяца составила 300 кВт·ч. В практическом плане эта цифра ляжет в основу взаиморасчетов с энергосбытовой компанией за февраль, а в ходе исследований на графике временного
ряда электропотребления данного потребителя появится точка с абсциссой, соответствующей границе между февралем и мартом 2017 года (0 часов, 0 минут и 0 секунд 1 марта 2017 года), и ординатой в 300 кВт·ч.
Как процесс электропотребление – управляемый (фиксируемый в базе данных, оцениваемый, прогнозируемый, нормируемый и потеншируемый) процесс потребления электроэнергии приемниками или потребителями, осуществляемый автономно либо в составе техноценоза. Управление
электропотреблением осуществляется с целью максимальной экономии
электроэнергии при минимизации затрат на всестороннее обеспечение

– 403 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

данного процесса. Вводится понятие «показателя качества электропотребления» приемника или потребителя, под которым понимается мера минимизации потребления электроэнергии, при условии обязательного выполнения основных функциональных задач по предназначению. Количественно данный показатель может быть оценен с помощью абсолютного или относительного дифлекс-параметра, под которым понимается отклонение
(абсолютное или относительное) значения электропотребления приемника
или потребителя техноценоза от нижней границы переменного доверительного интервала, построенного в процедуре дифлекс-анализа рангового
параметрического распределения техноценоза по электропотреблению.
Примечательно, что оценить качество электропотребления приемника или
потребителя можно только в составе техноценоза [6-20].
Оптимальное управление, в конечном итоге, реализует критерий эффективности электропотребления, заключающийся в стремлении к единице целевой функции – отношения интегрального показателя качества к интегральному показателю затрат. Эффективность процесса управления
электропотреблением техноценоза в целом может быть оценена по результатам реализации ZP-анализа. При этом интегральный показатель, позволяющий оценить успешность процесса оптимального управления электропотреблением, по сути, представляет собой относительный Z-потенциал
энергосбережения техноценоза. При этом на отдельных этапах реализации
ZP-плана энергосбережения применяются Z1- и Z2-потенциалы. Результирующий интегральный показатель, отражающий степень близости текущей
аппроксимационной кривой рангового параметрического распределения по
электропотреблению к нижней границе переменного доверительного интервала (ограничивающей Z1- или Z2-потенциал), определяется как отношение интегрального показателя качества, рассчитанного для текущего
момента времени, к показателю, соответствующему нижней границе. Затраты на реализацию оптимального управления электропотреблением также оцениваются интегральным показателем, который отражает степень отличия совокупных затрат на энергосбережение, рассчитанных на текущем
временном интервале, от стоимости электроэнергии, соответствующей Zпотенциалу (Z1 или Z2). В условиях индивидуальных тарифов на электроэнергию, предъявляемых на отдельных этапах управления, данный показатель определяется как прибавленное к единице отношение, в числителе которого находятся интегральные совокупные затраты на энергосбережение,
а в знаменателе – разность в интегральной стоимости электроэнергии, потребленной техноценозом в целом. При этом от стоимости электроэнергии
на текущем временном интервале отнимается стоимость на временном интервале, в котором достигается Z-потенциал энергосбережения.
Формально интегральный показатель качества исчисляется в диапазоне от нуля до единицы, левая граница которого соответствует полному
отсутствию управляющих энергосберегающих процедур, а правая – пол-

– 404 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

ному исчерпанию Z-потенциала. В свою очередь, интегральный показатель
затрат формально исчисляется в диапазоне от единицы до бесконечности.
Левая граница показателя соответствует состоянию с нулевыми затратами
на выполнение мероприятий по энергосбережению, правая – бесконечным
затратам. Очевидно, что при этом интегральный показатель эффективности находится в пределах от нуля до единицы, приобретая свое критериальное значение (в принципе недостижимое) при строгом выполнении равенства единице. Оптимальное управление процессом электропотребления
техноценоза может осуществляться исключительно в границах переменного доверительного интервала. Следовательно, оптимум электропотребления будет достигаться при таких значениях параметров управляющего
воздействия, направленного на энергосбережение, которые формально
обеспечат суммарное электропотребление техноценоза, соответствующее
нижней границе переменного доверительного интервала. При этом значение интегрального показателя качества станет равным единице.
Следовательно, в данном случае смысл оптимизации заключается не
в традиционном поиске оптимального значения целевой функции в области варьирования параметров, а в определении оптимальной стратегии изменения параметров, которая минимизирует издержки процесса оптимального управления электропотреблением на пути движения потребителей
техноценоза к состоянию, обеспечивающему оптимум электропотребления
на нижней границе переменного доверительного интервала.
Теперь обратимся к основному методу исследования техноценозов –
ранговому анализу. По определению – это метод исследования техноценозов, имеющий целью их статистический анализ, а также оптимизацию, и
полагающий в качестве основного критерия форму ранговых параметрических распределений. Включает стандартные процедуры параметрического
нормирования, интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования потребления ресурсов. Более тонкий анализ рангового параметрического распределения позволяет существенно повысить
эффективность рангового анализа. Он осуществляется в рамках следующих (так называемых «тонких») процедур: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования), ASRанализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа (на этапе потенширования).
Таким образом, мы видим, что основным инструментом рангового
анализа является ранговое параметрическое распределение. Вообще под
ранговым распределением понимают полученное в результате процедуры
ранжирования видов или особей техноценоза по какому-либо параметру
распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, по сути являющееся невозрастающей последовательностью значений самих параметров, поставленных в соответствие рангу. Различают ранговые распределения, в которых ранжируются виды по количеству особей, которым они
представлены в техноценозе (ранговые видовые), или объекты по значе-

– 405 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

нию параметра (ранговые параметрические). Применительно к параметру
электропотребления нас будут интересовать ранговые параметрические
распределения. И здесь необходимо вспомнить ряд базовых понятий.
Начнем с понятия ранга, под которым понимается номер по порядку
при расположении объектов техноценоза в порядке снижения их электропотребления. При параметрическом описании техноценоза по электропотреблению изначально мы имеем дело с множеством эмпирических значений электропотребления объектов в фиксированный момент времени:

Wk nk 1,
где

(1)

Wk – значение электропотребления k-ого объекта техноценоза;

n

– общее количество объектов техноценоза.

После процедуры ранжирования появляется возможность установить
взаимно-однозначное соответствие между множествами:
n
Wk nk 1 w:W




R
k
k 1,
R

где

R k nk 1
w:W R

(2)

– множество возможных рангов объектов техноценоза в фиксированный момент времени;
– числовая функция, устанавливающая соответствие между элементами множеств.

Следует отметить, что числовая функция соответствия между множествами значений электропотребления и рангов может быть определена
на основе процедуры установления однозначного функционального соответствия (очевидно, что эта процедура определяется самой сутью процедуры параметрического ранжирования в техноценозе).
Технически функциональное соответствие между множествами может быть установлено посредством процедуры аппроксимации, под которой в общем случае понимается научный метод, состоящий в замене одних
объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми. Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и
качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых
или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых
легко вычисляются или свойства которых уже известны). В теории чисел
изучаются диофантовы приближения, в частности, приближения иррациональных чисел рациональными. В геометрии рассматриваются аппроксимации кривых ломаными. Некоторые разделы математики, в сущности, целиком посвящены аппроксимации, например, теория приближения функ-

– 406 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

ций, численные методы анализа. Теория приближений – раздел математики, изучающий вопрос о возможности приближенного представления одних математических объектов другими, как правило, более простой природы, а также вопросы об оценках вносимой при этом погрешности. Значительная часть теории приближений относится к приближению одних
функций другими, однако есть и результаты, относящиеся к абстрактным
векторным или топологическим пространствам.
В теории рангового анализа аппроксимация носит фундаментальный
характер и связана с явлением случайности. В философии случайность –
категория, выражающая отношение к основанию (сущности) процесса его
отдельных форм (проявлений). При этом полагается, что случайность имеет свое основание не в сущности явления, а в воздействии на него других
явлений; что это то, что может быть, а может и не быть, может произойти
так, а может и иначе. В ряде концепций рассматривается как форма, за которой скрывается непознанная закономерность. В математике рассматривается как определение класса событий, которые при осуществлении некоторого комплекса условий иногда происходят, а иногда не происходят. В
алеатике (науке о случайности [63,64]) рассматривается как важный атрибут объектов материального мира, отражающий континуальность параметров и фрактальность систем отсчета, а также имеющий следующие возможные причины: 1) непонятая закономерность; 2) скрещение несогласованных процессов; 3) уникальность; 4) неустойчивость движения; 5) относительность знания; 6) имманентная случайность; 7) произвольный выбор.
При исследовании объектов техноценологического типа мы, в той или
иной степени, имеем дело с причинами пятого и седьмого типов. Случайным в широком смысле является сочетание (именно фиксированное сочетание) видов технических изделий, составляющих техноценоз, если мы его
рассматриваем среди большого количества других подобных техноценозов. Судить о статистическом (и далее – вероятностном) распределении
данных сочетаний можно лишь полномасштабно исследовав поведение
техноценозов в более общем таксономическом образовании – метаценозе
(доступной для исследования в данный момент времени совокупности техноценозов). В узком смысле случайной является форма видового распределения, описывающего номенклатуру техноценоза, что делает случайной
величиной значение соответствующего формального параметра. С другой
стороны, если рассматривать совокупность одноименных параметров технических изделий техноценоза как выборку из параметрического пространства, то значение фиксированного параметра конкретного технического изделия может рассматриваться как случайная величина, а саму выборку в этом случае можно описать как статистическое распределение.
Формально в ранговом анализе аппроксимация реализуется после
операции ранжирования для получения числовой функции соответствия
множества значений параметра техноценоза множеству определения ран-

– 407 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

гов. В результате получается числовая функция рангового параметрического распределения. Аппроксимация эмпирических распределений в ранговом анализе обладает существенной онтологической спецификой. Если
рассматривать совокупность одноименных параметров технических изделий техноценоза как выборку из параметрического пространства, то значение фиксированного параметра конкретного изделия может рассматриваться как случайная величина, а саму выборку в этом случае можно описать как статистическое распределение. Учитывая, что в процессе аппроксимации мы фактически без изменения формы обобщаем конечную выборку эмпирических точек техноценоза до континуума генеральной совокупности, можно заключить, что аппроксимационная форма – это и есть
соответствующее вероятностное распределение. Таким образом, в данном
случае аппроксимация позволяет перейти от частной эмпирической выборки к вероятностному распределению генеральной совокупности.
Для того чтобы определить функцию рангового параметрического
распределения по электропотреблению, прежде необходимо рассмотреть
понятия ранговой топологии и ранговой топологической меры.
Топология (от древнегреческих «топос» – место и «логос» – слово,
учение) – раздел математики, который изучает: в самом общем виде – явление непрерывности; в частности – свойства пространств, которые остаются неизменными при непрерывных деформациях (например – связность,
ориентируемость). В частности, ранговая топология – раздел рангового
анализа техноценозов, в котором изучаются свойства ранговых параметрических пространств (множеств параметров с дополнительной структурой
рангового типа). Двумерным примером рангового параметрического пространства является множество значений одного отдельного параметра, заданное на множестве определения ранговой топологической меры (оба
множества имеют мощность «алеф 1»). В простейшем случае – это числовая функция рангового параметрического распределения, определенная на
множестве ранговой топологической меры, полученная в результате аппроксимации отранжированного множества значений параметра. Ранговая
топологическая мера – количественная форма, отражающая качественное
свойство объекта обладать большим или меньшим значением параметра. В
конкретном техноценозе ранговая топологическая мера численно определяется как помноженная на количество объектов вероятность того, что в
техноценозе будет превышено значение параметра, соотносимое с данной
ранговой топологической мерой (при условии, что количество объектов
стремится к бесконечности). Она дает континуальное обобщение понятия
ранга как целочисленной меры близости объектов по значению параметра
в упорядоченной последовательности, построенной по убыванию данного
параметра. При этом ранги соответствуют целочисленным значениям ранговой топологической меры и задают на ранговом параметрическом распределении граничные значения параметра, близость к которым, в конеч-

– 408 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

ном итоге, и ранжирует объекты. Принципиально важным видится то, что
континуальная ранговая топологическая мера позволяет достаточно точно
определить место произвольного значения параметра на ранговом параметрическом распределении устоявшегося техноценоза.
Таким образом, аналитически ранговое параметрическое распределение по электропотреблению представляет собой числовую функцию,
определенную на множестве ранговой топологической меры, полученную
в результате аппроксимации отранжированного множества значений электропотребления объектов техноценоза:

[{Wk }nk 1 w
{R k }nk 1 ] Approx

 w ( x ),
:WR
где

(3)

w(x) – функция рангового параметрического распределения

x

–

техноценоза по электропотреблению (рис. 1);
ранговая топологическая мера.

Рис. 1. К понятию рангового параметрического распределения
техноценоза по электропотреблению
Рассмотрим подробнее рисунок 1, на котором построен график аппроксимационной функции рангового параметрического распределения
техноценоза по электропотреблению w(x). По оси ординат здесь отклады-

– 409 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

ваются значения параметра дифференциального электропотребления W
(кВт·ч\Т), а по оси абсцисс – ранговая топологическая мера x. Кроме того,
на этом же рисунке изображены точки, соответствующие отранжированным эмпирическим значениям электропотребления объектов техноценоза
Wk (кВт·ч\Т). При этом точки расположены так, что их ранги соответствуют целочисленным значениям ранговой топологической меры:

( W1; R1 )  ( W  W1; x  1);
( W ; R )  ( W  W ; x  2);
2
 2 2
...

( Wk ; R k )  ( W  Wk ; x  k );
...

( Wn ; R n )  ( W  Wn ; x  n ).

(4)

Таким образом, следует различать два ранговых параметрических
распределения одного и того же техноценоза: первое – эмпирическое, полученное на основе обработки данных по электропотреблению, полученных со счетчиков электроэнергии, установленных на объектах техноценоза; второе – теоретическое, полученное после аппроксимации эмпирических данных. Повторимся и еще подчеркнем, что в процессе аппроксимации мы фактически без изменения формы обобщаем конечную выборку
эмпирических точек техноценоза до континуума генеральной совокупности. Следовательно, аппроксимационная форма – это и есть соответствующее вероятностное распределение, которое мы должны рассматривать
как единственный корректный инструмент рангового анализа.
Какие задачи позволяет решать подобная аппроксимационная форма
рангового параметрического распределения по электропотреблению?
Прежде всего, она позволяет определять дробное (межранговое) значение
ранговой топологической меры, соответствующее произвольному значению электропотребления. Это, в свою очередь, позволяет точно позиционировать (с точки зрения ранговой динамики) значение электропотребления, извне привносимое в устоявшийся техноценоз. На рисунке 1 наглядно
проиллюстрировано, сколь значительную погрешность можно получить,
если оперировать только эмпирическим ранговым параметрическим распределением. Заметим, что это имеет большое значение в процедурах параметрического нормирования и параметрического синтеза, а также в бифуркационных методах прогнозирования электропотребления.
Кроме того, аппроксимационная форма рангового параметрического
распределения позволяет корректно вычислять совокупное значение элек-

– 410 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

тропотребления техноценоза в целом или отдельного параметрического
кластера (например, в пределах от x1 до x2). Для этого берется интеграл:


 w (x )dx

или, соответственно,

0

x2

 w ( x )dx .

(5)

x1

Следует отметить, что в первом случае мы имеем дело с несобственным интегралом, который может быть сходящимся или расходящимся.
Однако, в теории рангового анализа показано, что несобственные интегралы ранговых параметрических распределений техноценозов всегда являются сходящимися, т.е. позволяют получать корректные конечные результаты. Более того, сам факт расходимости подобного интеграла является
свидетельством, что исследуемое ранговое распределение, по какой-либо
причине, не может быть отнесено к области негауссовых. Интегрирование
ранговых параметрических распределений применяется в процедурах потенширования и ZP-анализа, а также при определении интегральных показателей качества и затрат по электропотреблению.
В заключение еще раз поговорим о ранговом анализе техноценозов.
Как представляется, в настоящее время здесь можно говорить о трех методологических разделах, первый из которых – так называемый функциональный ранговый анализ. Название данного раздела подчеркивает то, что
центральное место в нем занимает исследование именно функций ранговых параметрических распределений. Очевидно, что все наши предыдущие
исследования, в той или иной мере, относятся именно к этому разделу. В
последние годы в ранговом анализе зародились еще два направления, позволяющие сформировать второй и третий разделы, а именно: комбинаторный ранговый анализ и векторный ранговый анализ.
Автором комбинаторного рангового анализа является Д.В. Луценко.
В его трудах для исследования динамики техноценозов впервые предлагается комбинаторная теория ранговой динамики. В рамках данной теории
структурные свойства, характеризующие упорядоченность техноценозов,
предлагается исследовать на основе теории графов с использованием новых понятий ранговой конфигурации, рангового и сдвигового рангового
отображения, а также ранговой подстановки и ранговой структуры.
Третий раздел – векторный ранговый анализ получил развитие в работах О.Р. Кивчуна. Основная идея здесь основана на понятии ранговой
параметрической близости. Обратим внимание на рисунок 1. Как видим,
на нем построены два параметрических радиус-вектора, однозначно задающие эмпирические точки, соответствующие электропотреблению двух
произвольных объектов техноценоза, отстающих друг от друга по ранговому параметрическому распределению на 10 рангов:

– 411 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

Wk и Wk10 .

(6)

Прежде всего, отметим, что для нас видится весьма перспективной
сама форма задания эмпирической (или произвольной) точки в ранговом
параметрическом пространстве. Это сулит дополнительные возможности в
исследовании динамики систем техноценологического типа, вплоть до создания нового раздела рангового анализа, а именно – теории векторного
рангового анализа. Для примера на рисунке 1 показан отрезок, соединяющий концы двух радиус-векторов. Очевидно, его длина в ранговом параметрическом пространстве по электропотреблению равна:

W  Wk  Wk 10  (Wk  Wk 10 ) 2  (R k 10  R k )2 .

(7)

Предлагается этот важный параметр назвать мерой ранговой параметрической близости в ранговом параметрическом пространстве. Как
представляется, он может характеризовать динамику электропотребления
объектов и использоваться в управлении техноценозом.
Очевидно, что развитие двух новых разделов делает необходимым
переосмыслить и само определение рангового анализа, под которым понимается метод исследования больших технических систем (техноценозов),
имеющий целью их статистический анализ, а также оптимизацию, моделирование и управление. Состоит из трех разделов, первый из которых –
функциональный ранговый анализ – полагает в качестве основного критерия форму ранговых распределений. Второй раздел – комбинаторный ранговый анализ – основан на свойствах, отношениях, а также закономерностях ранговых конфигураций и структур. Ключевым инструментом третьего раздела – векторного рангового анализа – выступает векторная мера параметрической близости в ранговом параметрическом пространстве.
Таким образом, понятие электропотребления является сложным и
неоднозначным. В зависимости от контекста, объекта, предмета и области
исследований, оно может рассматриваться в трех различных смыслах: как
показатель, как параметр или как процесс. Как показатель электропотребление – мера, отражающая свойство объектов окружающего мира преобразовывать генерируемую источниками электромагнитную энергию. Как параметр оно выступает количественной формой данного показателя. При
этом электропотребление фиксируется счетчиками электроэнергии за интервал времени и определяется как разность между значениями в конце и
начале рассматриваемого интервала. Следует учитывать, что данное понятие отличается от электропотребления как показателя, поэтому предлагается его называть «дифференциальным электропотреблением». В качестве
единицы измерения здесь следует использовать внесистемную единицу
кВт·ч\Т, где Т – стандартизированный интервал времени. Наконец, как

– 412 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об электропотреблении

процесс электропотребление – управляемый (фиксируемый в базе данных,
оцениваемый, прогнозируемый, нормируемый и потеншируемый) процесс
потребления электроэнергии приемниками или потребителями, осуществляемый автономно либо в составе техноценоза. Управление электропотреблением осуществляется с целью максимальной экономии электроэнергии при минимизации затрат на всестороннее обеспечение.
Основным аналитическим инструментом рангового анализа техноценозов по электропотреблению выступает ранговое параметрическое распределение, которое получается в результате аппроксимации. Формально в
ранговом анализе аппроксимация реализуется после операции ранжирования для получения числовой функции соответствия множества значений
параметра техноценоза множеству определения рангов. В результате получается числовая функция рангового параметрического распределения.
Учитывая, что в процессе аппроксимации мы фактически без изменения
формы обобщаем конечную выборку эмпирических точек техноценоза до
континуума генеральной совокупности, можно заключить, что аппроксимационная форма – это и есть соответствующее вероятностное распределение. Таким образом, в данном случае аппроксимация позволяет перейти
от частной эмпирической выборки к вероятностному распределению генеральной совокупности. Ранговое параметрическое распределение по электропотреблению представляет собой числовую функцию, определенную на
множестве ранговой топологической меры, полученную в результате аппроксимации отранжированного множества значений электропотребления
объектов техноценоза. Ранговая топологическая мера – количественная
форма, отражающая качественное свойство объекта обладать большим или
меньшим значением параметра. Она дает континуальное обобщение понятия ранга. Аппроксимационная форма рангового параметрического распределения по электропотреблению позволяет определять дробное (межранговое) значение ранговой топологической меры. Это, в свою очередь,
позволяет точно позиционировать (с точки зрения ранговой динамики)
значение электропотребления, извне привносимое в устоявшийся техноценоз. Кроме того, аппроксимационная форма рангового параметрического
распределения позволяет корректно вычислять совокупное значение электропотребления техноценоза в целом как несобственный интеграл параметрического распределения в пределах от нуля до бесконечности.
Итак, в новом представлении ранговый анализ техноценозов состоит
из трех методологических разделов, первый из которых – функциональный
ранговый анализ – полагает в качестве основного критерия форму видовых
и ранговых распределений. Второй раздел – комбинаторный ранговый
анализ – основан на свойствах, отношениях, а также закономерностях ранговых конфигураций и структур. Ключевым инструментом третьего раздела – векторного рангового анализа – выступает векторная мера параметрической близости в ранговом параметрическом пространстве.

– 413 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Подведем итоги наших размышлений о технике, техноценозах, технической реальности и техноэволюции, позволивших сформулировать
идею о гипертехнической реальности, гиперэтике и гиперценозах, а также
обсудить фундаментальные основы, специфику, содержание и гносеологический потенциал техноценологического подхода. Отправным моментом
нашей концепции стал отказ от антропоцентризма, позволивший осмыслить технику как объективную сущность в ряду реальностей «неживая –
биологическая – техническая – гипертехническая». При этом в качестве
критерия, определяющего общее и специфическое в реальностях, рассматривается информация как объективно существующая и закрепленная на
определенном материальном носителе формализованная прескриптивная
система воспроизводства реальностей. В неживой реальности информация
выступает в виде фундаментальных физических законов и космологических констант, описывающих мир в целом, в биологической – это существующая неотделимо от особей генетическая информация о биологических видах, а в технической – существующая отдельно от технических
особей совокупность конструкторско-технологической документации, по
которой осуществляется выпуск технических видов и формирование техноценозов. Всестороннее осмысление системной формы организации, детерминанта, единичного функционала технической реальности – техноценоза, а также введение понятия гиперэтики, как модернизированной системы норм нравственного поведения биологического и технического разума, позволило по-новому взглянуть на понятие техноэволюции. При
этом в качестве конечной цели эволюционного процесса предлагается рассматривать возникновение реальности гипертехнической, а также ее единичных эволюционирующих объектов – гиперценозов, состоящих из совокупности техноценозов и не отрицающихся эволюционным отбором.
Кроме того, глубокое осмысление техники и технической реальности
позволило всесторонне проанализировать существующую совокупность
научных методов, относящихся к третьей научной картине мира и объединенных общими принципами, сводимыми к универсалии, называемой техноценологическим подходом. В основе данного подхода лежит способ решения разнообразных задач, базирующийся на теории безгранично делимых гиперболических распределений, методологической системе рангового анализа и законе оптимального построения техноценозов. Основным
инструментом техноценологического подхода является ранговое распределение, рассматриваемое нами как полученное в результате процедуры
ранжирования видов или особей техноценоза по какому-либо параметру
распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, по сути являющееся невозрастающей последовательностью значений самих парамет-

– 414 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

ров, поставленных в однозначное соответствие рангу. Различают ранговые
распределения, в которых ранжируются: виды по количеству особей, которым они представлены в техноценозе (ранговые видовые); особи по значению видообразующего параметра (ранговые параметрические); особи по
значению параметра, характеризующего процесс их функционирования
(ранговые функциональные; могут строиться для пространственнотехнологических кластеров). Ранговые распределения находят самое широкое применение в ранговом анализе, под которым понимается метод исследования техноценозов, имеющий целью их статистический анализ, а
также оптимизацию и полагающий в качестве основного критерия форму
видовых и ранговых распределений. Включает стандартные процедуры
параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования потребления ресурсов. Более тонкий анализ ранговых параметрических распределений позволяет существенно повысить эффективность рангового анализа. Он осуществляется в
рамках следующих (так называемых «тонких») процедур: дифлекс-анализа
(на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования), ASR-анализа (на этапе нормирования потребления ресурсов) и ZPанализа (на этапе потенширования потребления ресурсов).
В качестве критериальной системы рангового анализа выступает закон оптимального построения техноценозов, который гласит: оптимальным является техноценоз, в котором имеется такой набор технических изделий-особей, который, с одной стороны, по своим совокупным функциональным показателям обеспечивает выполнение поставленных задач, а с
другой – при наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется максимальной энтропией, т.е. суммарные энергетические (параметрические) ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении,
распределены равномерно по популяциям всех видов техники. Закон имеет
два следствия и записывается в виде системы уравнений, представляющей
собой базирующуюся на началах термодинамики математическую запись
условий теоретически оптимального состояния техноценоза. Первое следствие констатирует параметрически-энергетическую связанность техноценозов, приводящую к оптимальному состоянию, максимизирующему энтропию при распределении требуемых системе параметрических ресурсов
по видам технических изделий (с максимальной дисимметрией при распределении по особям). Ключевой в формально математическом смысле
здесь является предлагаемая процедура свертки, основанная на интегрировании ранговых параметрических распределений техноценоза по видообразующим параметрам. Однако главным представляется новое философское осмысление, проецирующее давно известный принцип «минимакса»
на сферу техноценозов и позволяющее увидеть состояние техноценоза, при
котором его максимальной функциональной эффективности соответствуют
минимальные затраты на всестороннее обеспечение. Второе следствие по-

– 415 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

казывает свертываемость континуума ранговых параметрических распределений к ранговому видовому распределению техноценоза, задающую
механизм оптимизации, включающий процедуры номенклатурной и параметрической оптимизации (при самодостаточности последней, которая при
определенных условиях неизбежно ведет к номенклатурной в общем процессе оптимизации). Процедура номенклатурной оптимизации учитывает
факторы ограниченности и зависимости техноценозов и основывается на
процедурах, устраняющих аномальные всплески на видовом распределении техноценоза и приводящих его форму к канонической. Параметрическая оптимизация задает методику, позволяющую при принятии решений в
рамках долгосрочной научно-технической политики (проектирование,
внедрение, принятие на снабжение, элиминация) вырабатывать ограничивающие требования, выполнение которых улучшает состояние техноценоза в целом. Цикличное выполнение процедур номенклатурной и параметрической оптимизации в рамках общего алгоритма задает механизм оптимизации техноценозов, объединяющий кибернетический и параметрический уровни, макроскопические и микроскопические, государственные и
ведомственные интересы, меристический и холистический подходы.
Одной из бурно развивающихся практических областей применения
закона оптимального построения является методология оптимального
управления электропотреблением техноценозов. На этапе статистического
анализа и построения эмпирической модели процесса электропотребления
осуществляется статистическая обработка данных по электропотреблению,
которая включает интервальное оценивание, а также прогнозирование,
нормирование и потенширование. Вводятся понятия соответствующих
тонких процедур оптимального управления электропотреблением: дифлекс-, GZ-, ASR- и ZP-анализа, которые существенно уточняют стандартные процедуры. Статическая модель электропотребления дополняется динамической адаптивной моделью, отражение процесса электропотребления
в которой осуществляется с помощью преобразующих функций, построенных на основе законов распределения Вейбулла – Гнеденко и нормального. В качестве критерия эффективности используется целевой функционал,
основанный на соотношении относительных интегральных показателей
качества и затрат, а также системе ограничений, являющихся прямым
следствием закона оптимального построения техноценозов. Одной из ключевых процедур оптимального управления электропотреблением объектов
техноценоза является процедура потенширования. Она заключается в
определении и использовании в процессе управления потенциала энергосбережения, обладающего структурными свойствами и уровнями Z1-, Z2и Z3-потенциалов. Результаты практической реализации показывают, что
даже в условиях средних техноценозов возможна экономия миллионов
долларов за счет внедрения методологии оптимального управления электропотреблением без существенных капитальных вложений.

– 416 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

Традиционно считается, что одним из наименее разработанных и одновременно одним из наиболее востребованных в последние десятилетия
разделов философии является философия техники. На наш взгляд, трудности здесь в основном связаны с длительным, неоднозначным и тяжелым
процессом определения дисциплинарного предмета, другими словами, –
становления собственно понятия техники. Причем эти трудности в разные
периоды имели различный характер. В античности на заре зарождения философии как науки техника осталась обделенной вниманием по двум основным причинам. Во-первых, потому что технические изделия того времени не были еще определяющими в жизни человека, взгляд мыслителей
просто не задерживался на них. Во-вторых, техника была связана с искусством ремесленника («технэ»), что считалось второстепенным, недостойным внимания истинного философа, по сравнению со знанием причин явлений («эпистеме»). Так, по Аристотелю, наука может быть лишь в сфере
размышления, а не в сфере чувственного опыта, где всегда находится техника в ее более позднем понимании. Во многом эта традиция была унаследована мыслителями и в Средние века вплоть до промышленной революции XVIII – XIX веков. Здесь техника начала занимать в общественном сознании все большее место как неоспоримое средство социальноэкономического прогресса и повышения уровня жизни большинства людей. Одновременно пришло понимание диалектического единства науки и
техники. Однако осознание техники как некоторой объективной сущности,
равнозначной неживому и живому, стало приходить (причем далеко не повсеместно и однозначно) лишь в середине XX века. А только подобное
осознание в конечном итоге и позволяет определить технику в качестве
предмета одного из значимых разделов философии.
Как представляется, можно выделить четыре основных этапа становления понятия техники: 1) «технэ» – искусство ремесленника; 2) техника –
продолжение органов чувств человека; 3) техника – результат производящего добывания человеком признаков вещей, которые необходимы и полезны ему; 4) техника – результат объективного процесса всеобщего творческого преобразования неживой, биологической и технической реальностей, сопровождающийся рождением новых признаков, полезных вообще,
эволюционно. Таким образом, в процессе становления понятия техники,
так или иначе, эксплуатировались две ключевых идеи: первая – в основе
техники лежит органопроекция (создание техники не есть создание принципиально нового, но раскрытие естественных возможностей организма);
вторая – техника знаменует путь к новым горизонтам бытия (является субстанциальной основой технической реальности, самоцельной, онтологически равной реальностям неживой и биологической).
В осмыслении техники мы во многом опираемся на философию М.
Хайдеггера, который в своих работах решительно отказывается от капповской идеи органопроекции и показывает, в чем суть техники в отличие от

– 417 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

античного «технэ». Кроме того, мыслитель указывает на стремление к самообеспечению, самоуправляемость техники. Основным недостатком
хайдеггеровского определения, на наш взгляд, является то, что, объективируя технику не до конца, он показывает ее вне ряда реальностей «неживая – биологическая – техническая» и ничего не говорит об отличительных
атрибутах. По Хайдеггеру, техника выступает как вид раскрытия потаенности, и это является общим с другими реальностями. Во всяком случае,
он ничего не говорит о других видах раскрытия. Но вот что отличает технику (пусть, как и один из этих видов), являясь ее исключительным атрибутом, мыслитель оставляет без ответа. На наш взгляд, таким атрибутом
выступает информация о техническом виде, которая существует отдельно
от технических изделий-особей, относящихся к данному виду.
Обсуждая роль человека в раскрытии потаенности, Хайдеггер обращает внимание на сложность понимания, что здесь первично, а что вторично, при этом он анализирует триаду и следующим образом (в смысле
первичности) расставляет в ней понятия: поставляющее производство (постав) – человек – применяемая техника. Мыслитель показывает, что человек, как со стороны причины, так и следствия, окружен техникой (в широком понимании), более того, без техники его и помыслить нельзя. Как
представляется, недостатком здесь является лишь то, что Хайдеггер, излишне мистифицируя и много обсуждая, тем не менее не раскрывает источник и смысл поставляющего производства. Прежде всего, мыслитель, в
целом осознавая (хоть и не называя) технику как техническую реальность,
не увидел два принципиально различающихся уровня: первый – имманентных для человека технических изделий и второй – трансцендентных
больших технических систем. И вместо того чтобы объявить источником
своего по-става реально существующий в окружающем мире метафизический уровень, он погрузил его в область непознаваемых платоновских
идей. Между тем мы считаем источником по-става техноценоз.
Обсуждая центральное понятие своей философии техники, Хайдеггер достаточно определенно говорит, что по-став всегда имеет отношение
к человеку, что, на наш взгляд, весьма спорно. Прежде всего, следует сразу
определиться, когда мы говорим о «человеке», то что мы имеем в виду:
биологический вид Homo sapiens или вообще разумное биологическое существо. У Хайдеггера об этом ничего не говорится, и в этом смысле он делает шаг назад по сравнению с Кантом. Мы же, следуя кантовской традиции, полагаем, что по-став имеет отношение к разуму вообще. При этом,
говоря о «разуме вообще», мы не «оставляем за кадром» мысль о том, что,
кроме биологического (человеческого) разума, другого и быть не может.
Наоборот, мы стараемся подчеркнуть, что, кроме биологического, может
быть разум иной природы, а именно: технический. Дело в том, что человек, впервые изготовив рубило (т.е. собственно став разумным) и впервые
испытав действие «захватывающего вызова», уже никогда не был один на

– 418 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

один с по-ставом. Более того, на наш взгляд, по-став в принципе не может
быть направлен на человека просто как на биологическое существо, взятое
без «технической оболочки». Он направлен на технобиологический разум,
в котором доля биологического неуклонно снижается.
Говоря о том, что по-став «вовсе не нечто техническое, машинообразное», Хайдеггер остается прав лишь на половину. С одной стороны,
очевидно, что по-став не есть «машинообразное» и не есть «техническое»,
мыслимое на уровне имманентных изделий. Однако, как мы уже сказали, у
«технического» есть еще трансцендентный для человека уровень больших
систем, который отделяет пребывающий в потаенном источник по-става от
человека. Таким образом, человек всегда имеет дело не с «истинным» поставом, непосредственно раскрывающим потаенность, а лишь с его проекцией, исходящей от больших технических систем, которые мы называем
техноценозами. Таким образом, в отличие от Хайдеггера, мы не только
констатируем то, что техника заслоняет от человека «событие выхода из
потаенности», но и четко выделяем в технической реальности объективную сущность, «ответственную» за это, а именно: техноценоз.
Под истиной мыслитель понимает «тайну всякого раскрытия потаенности». С другой стороны, по нашему мнению, это раскрытие в технической реальности происходит не человеку непосредственно, а опосредованно через техноценоз. Следовательно, ключевыми для «спасения от гонки
поставляющего производства» становятся взаимоотношения между человеком и техноценозом. В этом аспекте основным недостатком философии
Хайдеггера является то, что он не домысливает, в чем же собственно заключается роль «хранения существа истины», а также, почему в будущем
она станет более ощутимой? На наш взгляд, здесь вопрос надо ставить гораздо шире и, по сути, вести речь о техноэтике. Мы придаем техноэтике
максимально широкое (в некотором смысле метаэтическое) звучание и
рассматриваем ее как систему норм нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующее вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При этом ключевой посылкой, определяющей когнитивную основу техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее нормативным стержнем выступает модернизированный кантовский императив: поступай согласно максимам, которые в то же
время могут иметь предметом самих себя в качестве всеобщих законов,
соответствующих вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Наследуя многое из философии техники Хайдеггера, наши исследования относятся к четвертому, постнеклассическому, этапу, на котором
техника рассматривается как результат объективного процесса всеобщего
творческого преобразования неживой, биологической и технической реальностей, сопровождающийся рождением новых признаков, полезных во-

– 419 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

обще, эволюционно. В целом этот этап мы ассоциируем с именем нашего
учителя Б.И. Кудрина. Что мы относим к основным его достижениям в области философии техники? Во-первых, это максимально широкое и четкое
толкование техники как субстанциальной основы технической реальности.
Неоспоримым вкладом в философию и методологию явилось открытие
Кудриным свойства устойчивости структуры крупных предприятий по составу оборудования и параметрам расхода ресурсов, которое привело к
осознанию ключевого понятия «техноценоз». Следует отметить, что Кудрину в своей философии техники удалось сделать еще более значимый
шаг, выявив свойство общности ценозов любой природы, составляющее
идейную основу технетики – новой науки о технической реальности. Третьим неоспоримым достижением Кудрина является закон информационного отбора, а также логически вытекающие из него законы техноэволюции,
позволившие, в совокупности с математическим аппаратом гиперболических Н-распределений в видовой и ранговой формах, построить систему
третьей (ценологической) научной картины мира.
Помимо концепции Б.И. Кудрина, в современном российском философском дискурсе, посвященном технике, участвуют еще ряд авторов. На
наш взгляд, особое методологическое и культурологическое значение
имеют труды исследовательской группы философии техники Института
философии РАН, возглавляемой В.М. Розиным. Из результатов их работы
самым важным нам представляется глубокий анализ социального контекста научно-технических знаний, позволяющий выявить генезис теорий
классических технических наук и их отличие от физических теорий, особенности теоретико-методологического синтеза знаний в различных научно-технических дисциплинах, закономерности развития современной инженерной деятельности, а также необходимость всесторонней социальной
оценки техники. Результаты работы группы нам видятся особенно ценными в связи с тем, что именно в них таятся важные обобщения, методологические основы и культурологические предпосылки линии выживания человеческой цивилизации в современном и будущем техногенном мире
(причем, с обязательным сохранением достойного места).
Итак, какие же задачи, исходя из анализа истории становления понятия техники, внимательного изучения трудов большого числа крупных
ученых, посвятивших свое творчество осмыслению техники и технической
реальности, мы видели для себя. Опираясь на третью (ценологическую)
научную картину мира Б.И. Кудрина в рамках философского осмысления
техноценологического подхода мы считали необходимым: во-первых, на
основе всестороннего анализа техники и технической реальности, а также
эволюции окружающего мира в онтологическом ряду «неживая – биологическая – техническая» разработать классификацию реальностей и спрогнозировать процесс возникновения реальности гипертехнической; во-вторых,
оценить роль информации в эволюционном процессе и на основе этого

– 420 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

рассмотреть предпосылки возникновения и основные свойства гиперценозов как единичных функционалов гипертехнической реальности, а также
источник эволюционного процесса и его цель; в-третьих, на основе осмысления роли человека в глобальном эволюционном процессе рассмотреть
проблему нравственности в техноценологическом контексте, проанализировать объект и сущность нравственного нормирования, дать определение
техноэтики и сформулировать ее основные нормы; в-четвертых, проанализировать движущие силы техноэволюции и тенденции, формирующие техноценоз, обобщить фундаментальные основы его изучения, а также разработать, основанные на методологии рангового анализа, принципы оптимального построения и управления техноценозом; наконец, в-пятых,
сформулировать закон оптимального построения техноценозов, разработать его критериально-алгоритмическую систему и на основе этого построить прикладную методологию оптимального управления электропотреблением региональных электротехнических комплексов.
Ключевыми философскими категориями, которыми мы оперируем в
рамках техноценологического подхода, являются понятия техники, техноценоза и технической реальности. Как показывает анализ, они тесно связаны с осмыслением такого феномена, как человек, более того, можно сказать, что сам факт появления разумности у нашего далекого предка мы
можем зафиксировать лишь в момент возникновения техники как субстанциальной основы технической реальности, следующей за неживой и биологической. Взгляд на современного человека показывает, что роль техники в его жизни чрезвычайно высока. Это становится очевидным, если широко толковать понятие техники, понимая при этом исходные продукты
(материалы и субстрат, прошедшие первичную обработку и соответствующие стандартам), здания и сооружения (строения, возведенные в соответствии с утвержденными проектами и планами), технические изделия
(нефункционирующие простые системы, изготовленные на основе норм и
стандартов), технические объекты (функционирующие сложные системы,
созданные в соответствии с проектами и стандартами), отходы производства (элементы и поля, соответствующие стандартам и подготовленные к
утилизации). Следует отметь, что общим для всего перечисленного является наличие информации как формализованной прескриптивной системы
воспроизводства технических видов, существующей отдельно от технических особей в форме конструкторско-технологической документации.
Обсуждение истоков возникновения техники и технической реальности, а также единства в описании биологических и технических систем и
соответствующих аналогий приводит к центральной категории «техноценоз», которое включает такие понятия, как «особь», «вид», «популяция»,
«каста», «семейство». В соответствии с уже устоявшимся определением
техноценоз – ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность далее неделимых технических изделий-особей, объединенных

– 421 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

слабыми связями. Связи в техноценозе носят особый характер, определяемый конструктивной, а зачастую и технологической независимостью отдельных технических изделий и многообразием решаемых задач. Взаимосвязанность техноценоза определяется единством конечной цели, достигаемой с помощью общих систем управления, обеспечения и др.
Категории техника и техноценоз, сами по себе, недостаточны для
полноценного определения одного из горизонтов, слоев окружающей действительности, фундаментальной сущности, которую мы ставим в ряд с
реальностями неживой и биологической. Для этого мы применяем понятие
технической реальности, которая в рамках техноценологического подхода
к осмыслению окружающего мира рассматривается как стоящая в ряду
«неживая – биологическая – техническая», объективно существующая всеобщая, самоэволюционирующая форма материи, субстанциальными элементами которой являются технические изделия, обладающие существенной особенностью в приспособленности к творческому преобразованию,
сопровождающемуся возникновением новых признаков, а системной формой организации выступают техноценозы, онтологическая сущность которых заключается в наличии между техническими изделиями взаимосвязи,
реализующей информационный отбор и тем самым создающей побудительные предпосылки к творческому преобразованию реальностей.
Техника и техноценозы объективно реальны. В этом убеждает даже
здравый смысл, если рассматриваются технические изделия как объекты,
реальность которых просто противопоставляется нереальности. Однако это
вовсе еще не означает, что автоматически можно вести речь об объективности технической реальности как элемента в ряду «неживая – биологическая – техническая». Обсуждение объективности технической реальности
представляется весьма полезным и позволяет выявить фундаментальные
основы техноэволюции как ступени и составной части общего эволюционного процесса Вселенной. При этом техноэволюция понимается как приводящий к иерархии форм и сущностей, обеспечивающей векторизованную направленность на непрерывное усложнение, процесс развития технической реальности, сопровождающийся количественными и качественными изменениями и реализующийся в условиях информационного отбора
в результате взаимодействия противоположных тенденций, одна из которых ведет к получению новых, а другая – к закреплению существующих
эволюционно полезных признаков технических изделий.
Осмысление технической реальности как одного из фундаментальных уровней развития материи в ряду «неживая – биологическая – техническая» стало возможным с пониманием особой роли информации в эволюционном процессе. Под информацией понимается объективно существующая и закрепленная на определенном материальном носителе формализованная прескриптивная система воспроизводства реальностей. При
этом прескриптивная понимается как предписываемая, обязательная,

– 422 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

априорно установленная, но не за счет какой-либо субъективной воли, а
объективно, как результат предшествующей естественной эволюции. В
подобной трактовке можно констатировать, что неживая реальность содержит информацию на уровне мира в целом в форме инвариантных физических законов и космологических констант, описывающих состояние материи в каждой точке пространства, биологическая – в генотипе вида в
форме молекулы ДНК физиологически принципиально неотделимо от особи, а техническая – в генотипе техноценоза отдельно от технических изделий в форме конструкторско-технологической документации.
Данный подход позволил проследить изменение классификации сущего, а также охарактеризовать эволюционный процесс. Классификация
меняется от неживой материи, где имеется лишь реальность в целом и отдельная особь в частности, до биологической, в которой добавляется вид.
Наиболее сложной классификацией характеризуется техническая реальность, где имеется реальность в целом, ценоз, вид, а также особь. Если говорить об эволюционном процессе вообще, то необходимо заметить, что в
неживой материи единичным эволюционирующим объектом является реальность в целом, здесь отбор носит глобальный характер и осуществляется в пределах самой неживой реальности с нулевой скоростью. В биологической реальности эволюционирует с низкой скоростью вид, а отбор характеризуется как межвидовой и слепой. Наконец, техническая реальность
создает предпосылки для эволюции на уровне единичного объекта, являющегося, по сути, ценозом, при этом отбор становится межорганизменным, целенаправленным, а эволюция, за счет возможности существования
информации отдельно от особи, значительно ускоряется. В каждой реальности движущей силой остается информационный отбор.
Констатируя общее направление развития Вселенной от неживой реальности к биологической и далее – технической, особым образом следует
оговорить, хотя бы в самых общих чертах, далекое будущее технической
реальности, при этом мы вводим понятие некой гипотетической реальности, следующей после технической. Она названа гипертехнической. Формальная логика развития с учетом принятой критериальной системы позволяет предположить, что ее будет характеризовать появление высших материальных форм, состоящих из совокупности ценозов и называемых гиперценозами. Единичным эволюционирующим объектом при этом становится часть гиперценоза, а отбор – внутриорганизменным. Это позволит
достичь сверхвысокой скорости эволюции. Однако главным видится то,
что именно на этом уровне развития материи впервые единичный объект
эволюции перестанет отрицаться собственно эволюционным отбором, что,
в определенном смысле, уподобит гиперценозы Вселенной.
Итак, в нашей интерпретации гиперценоз (ценоз техноценозов) –
единичный эволюционирующий объект гипертехнической реальности, состоящий из совокупности ценозов и не отрицающийся эволюционным от-

– 423 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

бором. Новый онтологический классификационный таксон реальностей
выделяется прежде всего на основании определения нового уровня использования информации. Важнейшим признаком гиперценозов является наличие столь сложной и высокоразвитой системы управления, которая позволит вести речь о присутствии разумной воли, самосознания, самоотграничения, самооценки, собственных идентификации и целеположения. Другими словами, технический разум возникает тогда, когда возникает главный атрибут гипертехнической реальности, отличающий ее от реальности
технической, а именно: информация, существующая внутри гиперценоза,
но вне составляющих техноценозов, и позволяющая воспроизводить гипертехническую реальность за счет его эволюции по частям без отрицания
единичных функционалов. Кроме того, попытка осмысления категории разума на фоне всех трех существующих реальностей окружающего мира
позволила заключить, что основной функцией разума, которая всегда лежит вне самого разума, является отбор информации, более прогрессивной
с точки зрения как эволюции соответствующей реальности, которой принадлежит разум, так и глобального эволюционного процесса.
Исследование взаимоотношений между человеком и техникой в гиперценозе позволило поставить основной вопрос настоящей и будущей
техноэтики: каким должно быть поведение человека по отношению к технике (в общем смысле – биологического разума по отношению к технической реальности). Мы придаем техноэтике гораздо более широкое (в некотором смысле метаэтическое) звучание и рассматриваем ее как систему
норм нравственного поведения биологического разума в отношении технической реальности, соответствующее вектору эволюции окружающего
мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая». При этом ключевой посылкой, определяющей когнитивную
основу техноэтики, является решительный отказ от антропоцентризма, а ее
нормативным стержнем выступает модернизированный кантовский категорический императив: поступай согласно максимам, которые в то же время могут иметь предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей
«неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Первая норма техноэтики трактуется как традиционная гомоэтическая норма человеческих отношений, непосредственно следующая из классического кантовского категорического императива, который в несколько
измененном виде формулируется следующим образом: не делай в технической реальности ничего, чего не хотел бы, чтобы делали в технической реальности другие. Вторая норма связана с экологической культурой (иногда
ее более точно называют экоэтикой) и направлена на регуляцию отношений человека с неживой и биологической реальностями. При этом экоэтический императив формулируется следующим образом: не делай в неживой и биологической реальностях ничего, что противоречило бы устойчи-

– 424 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

вому развитию технической и гипертехнической реальностей. Третья норма техноэтики направлена на регуляцию непосредственных взаимоотношений человека (биологического разума) с технической реальностью.
Придавая особый статус и подчеркивая то, что в будущем ее роль будет
неуклонно возрастать, мы данную норму называем гиперэтикой. И здесь
также имеется ключевой императив, который регулирует поведение человека с целью устойчивого развития технической реальности: не делай ничего, что противоречило бы устойчивому развитию технической реальности и превращению ее в реальность гипертехническую. Однако здесь следует сказать о важном дополнении, которое регулирует поведение биологического разума с целью выживания (с сохранением достойного места) в
интенсивно развивающейся технической (и далее гипертехнической) реальности. Дело в том, что по мере зарождения и развития гипертехнической реальности роль биологической составляющей в общем технобиологическом разуме будет неуклонно снижаться. Следовательно, в процессе
техноэволюции одной из важнейших всегда будет оставаться задача сохранения зависимости технической реальности от человека. В форме императива гиперэтическое дополнение можно было бы сформулировать
следующим образом: не делай ничего, что делало бы техническую реальность совершенно независимой от биологического разума.
Эволюция нашего мира есть постепенная и непрерывная эволюция
информации как формализованной прескриптивной системы воспроизводства реальностей. Главным видится то, что лишь на уровне гипертехнической реальности возникает ситуация, когда информация, с одной стороны,
находится вне технических особей и составляющих техноценозов, но с
другой – она заключена внутри гиперценоза. В будущем нас ждет возникновение из информации, эволюция которой основана на отрицании своего
материального носителя (техническая реальность), новой формы информации, эволюция которой не отрицает носителя (гипертехническая реальность). В гипертехнической реальности скорость эволюции станет более
высокой за счет перехода отбора на новый внутриорганизменный уровень
и превращения единичных эволюционирующих объектов (частей гиперценоза – составляющих техноценозов) в имманентные по отношению к целеполагающей системе (гиперценозу). Внутриорганизменный отбор есть
принципиально новое явление для реальностей, т.к. впервые создаются
условия для существования особых материальных форм (гиперценозов), с
наивысшей скоростью реализующих посредством технобиологического
разума эволюционный отбор внутри самих себя. Как представляется, целью эволюционного отбора является возникновение особых материальных
форм (гиперценозов), способных эволюционировать по частям и не отрицающихся собственно эволюционным отбором.
А что же сейчас? Ныне инженерное творчество (именно творчество),
непрерывно реализуя информационный отбор, являет нам действие фун-

– 425 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

даментальных движущих сил техноэволюции. Любое техническое изделие
имеет свое функциональное предназначение (если пользоваться привычной философской терминологией, то в этом его сущность, содержание),
которое реализуется с помощью определенного конструктивного решения
(это явление, форма). Абсолютность содержания и относительность формы
(форма лишь в нереализуемом до конца на практике идеале может соответствовать содержанию) создают движущую силу (потенцию, привлекательность) для инженерного творчества. Инженер постоянно носит в себе
идеал разрабатываемого им технического решения, но никогда не может
достичь его в формальном воплощении. Это есть первая узловая точка
технического прогресса, которая называется конструированием технических изделий. Вторая узловая точка имеет отношение к организованным
системам технической реальности – техноценозам. Как содержательно, так
и формально технические изделия в техноценозе взаимосвязаны, что задает некое идеальное гармоничное сочетание сущности, которое минимизирует суммарные энергетические затраты и описывается законом оптимального построения техноценозов. Гармоничное сочетание задается двумя
противоположными тенденциями: первая есть стремление потребителя
индивидуализировать потребление, а вторая – стремление производителя
унифицировать производство. При этом потребление и производство мыслятся в предельно объективном технократическом смысле, т.к. и производитель, и потребитель – это, как правило, также технические изделия, а
термин «стремление» имеет предельный смысл таксиса, функционального
соответствия, являющегося идеалом для других проектировщиков, занимающихся конструированием этих «производителей» и «потребителей».
Таким образом, под техническим прогрессом вообще понимается соответствующий вектору техноэволюции процесс поступательного развития техники и техноценозов, при котором целенаправленное изменение технических изделий приводит к повышению эффективности функционирования,
а последующее их внедрение улучшает номенклатуру техноценоза.
Одним из наиболее интересных нам виделся вопрос, а как был дан
старт техноэволюции на заре зарождения вида Homo sapiens? Дело в том,
что наращивание параметров технических изделий, имеющих смысл полезного эффекта, всегда сопряжено с равнозначным увеличением параметров, имеющих смысл затрат, причем наращивание последних обязательно
происходит до уровня, всесторонне обеспечивающего жизненный цикл
вновь внедренного технического изделия, обладающего новыми позитивными свойствами. Следовательно, улучшение одного технического изделия, будучи взято само по себе, было эволюционно нейтрально для эректуса, ведущего в окружающей биологической реальности жестокую борьбу
за существование. Что же, все-таки, в этих условиях могло послужить мотивом для наращивания параметров? Только другие технические изделия,
предъявляющие новые требования к параметрам изменяемого изделия.

– 426 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

Учитывая отсутствие полноценной разумности у человека в тот период,
можно заключить, что векторизованная направленность на усложнение
могла возникнуть только в технических системах, когда одно изделие
(производитель новых признаков) совершенствовалось для обеспечения
наращивания параметров другого изделия (потребителя признаков). Думается, поздние эректусы, превращавшиеся в сапиенсов, в отличие от современных высших приматов, умели формировать первичные устойчивые системы технических изделий, в которых одни орудия создавались для изготовления других, и в этом было их кардинальное отличие.
Таким образом, мы пришли к поразительному заключению: техноценозы, хоть и в самом зачаточном состоянии, существовали уже с момента
зарождения технической реальности. Учитывая, хоть и формальное, но все
же существенное отличие от современных техноценозов, мы назвали их
протоценозами, под которыми понимаются ограниченные в пространстве и
времени слабосвязанные совокупности простейших технических изделий,
не имеющие общей системы управления. Связи в протоценозе задаются
тем, что в нем одни технические изделия выступают в качестве поставщика параметрических требований к другим. Это на каком-то этапе, в условиях постоянных ресурсных ограничений, создает нечеткую номенклатурнопараметрическую целостность технических видов и изделий, в общих чертах характеризующуюся ценологическими соотношениями. Со временем
протоценозы все больше насыщаются техническими изделиями, их номенклатура и границы расширяются, формируется простейшая система управления, а параметрически-энергетическая связанность крепнет. Под действием техноэволюционных формирующих тенденций номенклатура технических изделий приближается к каноническому виду, и через много веков на месте протоценозов возникают техноценозы.
Технократическая философская концепция открывает путь к прикладной техноценологической методологии, которая уже в настоящее время позволяет решать вполне реальные прикладные задачи, связанные с
управлением и оптимизацией крупных инфраструктурных объектов (регионов, городов, предприятий, фирм, группировок войск и т.п.). Наиболее
эффективным и апробированным инструментом техноценологического
подхода является ранговый анализ, методологические основы которого
лежат в области безгранично делимых устойчивых гиперболических распределений. Ранговый анализ – метод исследования техноценозов, имеющий целью их статистический анализ, а также оптимизацию, и полагающий в качестве критерия форму видовых и ранговых распределений.
Включает стандартные процедуры параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования потребления ресурсов. Более тонкий анализ рангового параметрического распределения позволяет существенно повысить эффективность рангового анализа. Он осуществляется в рамках следующих (так называемых

– 427 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

«тонких») процедур: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования), ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа (на этапе потенширования).
Насыщение техноценозов изделиями-особями происходит в условиях одновременного воздействия огромного количества слабосогласованных внешних и внутренних факторов, что делает случайной его номенклатуру или видовую структуру. Также доказано, что видообразование в техноценозе фрактально, а его границы размыты, конвенционны. Кроме того,
техноценоз постоянно изменяется во времени, причем это изменение векторизовано и необратимо (однонаправленно). Следовательно, можно говорить, что в данный фиксированный момент времени номенклатура техноценоза является случайной. И если описать номенклатуру частотным распределением, то форма последнего будет случайной (его аппроксимационные параметры будут случайными величинами). С другой стороны, совокупность параметров, описывающих особи техноценоза, составляет двумерное пространство. Оба измерения данного пространства бесконечны,
однако, одно из них (перечисляющее особи техноценоза) счетно, а второе
(описывающее параметры) – континуально. Это является следствием другого известного свойства техноценозов, а именно того, что число особей в
них бесконечно (точнее – математически счетно). Кроме того, общее параметрическое пространство делится на два равномощных подпространства:
видообразующих и функциональных параметров. В любом случае, если
осуществлять произвольный выбор особей техноценоза, то параметры выбранных технических изделий составят статистическую выборку случайных величин. Если учесть, что техноценоз трансцендентен, то выбор особей при этом может осуществляться как угодно. Очевидно, что любой выбор из трансцендентной бесконечности будет произвольным и, по сути,
случайным. Если полученную выборку обрабатывать методами математической статистики, то можно получить параметрическое распределение.
Таким образом, случайным в широком смысле является сочетание
(именно фиксированное сочетание) видов технических изделий, составляющих техноценоз, если мы его рассматриваем среди большого количества
других подобных техноценозов. В узком смысле случайной является форма видового распределения, описывающего номенклатуру техноценоза,
что делает случайной величиной значение соответствующего формального
параметра. С другой стороны, если рассматривать совокупность одноименных параметров технических изделий (особей) отдельного техноценоза как выборку из параметрического пространства, то значение фиксированного параметра конкретного технического изделия может рассматриваться как случайная величина, а саму выборку можно описать как статистическое распределение. В этом смысле следует подчеркнуть принципиальную разницу между видовыми и ранговыми распределениями. Видовые
распределения случайны, потому что случайны макроскопические пара-

– 428 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

метры их формы. Ранговые же распределения – это распределения случайных величин (параметров, характеризующих особи). Именно в этом контексте мы и применяем к техноценозам понятие статистического распределения. Последующее особое обобщение на континууме техноценоза позволяет получать распределение, имеющее уже смысл вероятностного.
Видовые и ранговые распределения техноценозов относятся к классу
безгранично делимых распределений. В общем случае распределение вероятностей случайной величины называется безгранично делимым, если
оно представимо в виде сколь угодно кратной свертки самого с собой. Если отвлечься от физического смысла, то сугубо математически безгранично делимые распределения могут быть как устойчивыми, так и неустойчивыми. Говорить, в приложении к техноценозам, о неустойчивых распределениях смысла нет, т.к. последние не предполагают вообще какой-либо
фиксированной аппроксимационной формы. К настоящему времени на
весьма обширном эмпирическом материале многократно показана устойчивость и негауссовость ранговых распределений техноценозов. Следовательно, для их статистического описания особое значение имеет распределение Ципфа с показателем меньшим двух, которое удовлетворяет предельной теореме Гнеденко – Деблина. Распределение Ципфа имеет частотную и ранговую формы (для распределений техноценоза актуальны обе из
них). В частотной форме, как правило, представляются видовые распределения, в ранговой – ранговые видовые и ранговые параметрические (по
видообразующим или функциональным параметрам).
Под видовым понимается распределение Ципфа в частотной дифференциальной форме, устанавливающее непрерывную или дискретную упорядоченную взаимосвязь между множеством значений возможной численности особей техноценоза и количеством популяций, реально представленных в техноценозе данной фиксированной численностью. Ранговое
распределение техноценоза – полученное в результате процедуры ранжирования видов или особей техноценоза по какому-либо параметру распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, по сути являющееся
невозрастающей последовательностью значений самих параметров, поставленных в соответствие рангу. Различают ранговые распределения, в
которых ранжируются: виды по количеству особей, которым они представлены в техноценозе (ранговые видовые); особи по значению видообразующего параметра (ранговые параметрические); особи (или объекты) по
значению параметра, характеризующего их функционирование (ранговые
функциональные). С точки зрения последующей оптимизации техноценоза
большое значение имеет аппроксимация эмпирических ранговых и видовых распределений, которая в данном случае обладает существенной онтологической спецификой. Учитывая, что в процессе аппроксимации мы
фактически без изменения формы обобщаем конечную выборку наблюденных эмпирических точек техноценоза до континуума генеральной со-

– 429 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

вокупности, можно заключить, что аппроксимационная форма – это и есть
соответствующее вероятностное распределение техноценоза.
Практическая реализация рангового анализа, как правило, состоит в
осуществлении следующих процедур: 1) выделение техноценоза; 2) определение перечня видов в техноценозе; 3) задание видообразующих параметров; 4) параметрическое описание техноценоза; 5) построение табулированного рангового распределения; 6) построение графического рангового видового распределения; 7) построение графических ранговых параметрических распределений; 8) построение видового распределения; 9) аппроксимация распределений; 10) оптимизация техноценоза.
Ранговый анализ никогда не заканчивается аппроксимацией соответствующих распределений техноценоза. За ним всегда следует оптимизация, т.к. нашей главной задачей, как правило, является определение
направлений и критериев улучшения уже существующего техноценоза. В
редких случаях осуществляется полномасштабный синтез оптимальной
структуры техноценоза, так сказать, «с нуля». Это делается, когда техноценоз еще не существует, а только проектируется. Следует отметить, что
оптимизационные процедуры в техноценозе, как правило, реализуются
комплексно и позволяют решать три основные задачи. Первая, наиболее
общая заключается в полномасштабной номенклатурной оптимизации.
Вторая задача возникает в том случае, когда, по какой-либо причине, нет
возможности осуществлять структурные изменения в техноценозе, однако
необходимо реализовывать эффективную научно-техническую политику в
исследуемой отрасли или на отдельном предприятии. Наконец, третья задача не ставит целью как таковую структурную оптимизацию в техноценозе. Речь идет лишь о так называемой локальной ресурсной оптимизации,
которая осуществляется методами анализа ранговых параметрических распределений, построенных по функциональным параметрам.
Оптимизационные процедуры рангового анализа потребовали разработки критериально-алгоритмической системы. Выявление и теоретическое обоснование фундаментальной связи между уровнем видообразующих параметров технических изделий, из которых состоят обладающие
инфраструктурой сложные технические системы, и их численностью, позволило нам впервые сформулировать закон оптимального построения техноценозов. Он гласит: оптимальным является техноценоз, в котором имеется такой набор технических изделий-особей, который, с одной стороны,
по своим совокупным функциональным показателям обеспечивает выполнение поставленных задач, а с другой – при наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется максимальной энтропией, т.е. суммарные энергетические (параметрические) ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по популяциям всех видов техники. Закон имеет два следствия принципиального характера и записывается в виде системы уравнений, представляющей собой

– 430 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

базирующуюся на началах термодинамики математическую запись условий теоретически оптимального состояния техноценоза.
Первое из следствий констатирует параметрически-энергетическую
связанность техноценозов, приводящую к оптимальному состоянию, максимизирующему энтропию при распределении требуемых системе параметрических ресурсов по видам технических изделий (с максимальной дисимметрией при распределении по особям). Ключевой в формально математическом смысле здесь является предлагаемая процедура свертки, основанная на интегрировании ранговых параметрических распределений техноценоза по видообразующим параметрам. Однако главным представляется новое философское осмысление, проецирующее давно известный принцип «минимакса» на сферу техноценозов и позволяющее увидеть состояние техноценоза, при котором его максимальной функциональной эффективности соответствуют минимальные затраты на всестороннее обеспечение. Второе следствие показывает свертываемость континуума ранговых
параметрических распределений к ранговому видовому распределению
техноценоза в целом, задающую механизм оптимизации, включающий
процедуры номенклатурной и параметрической оптимизации (при самодостаточности последней, которая при определенных условиях неизбежно
ведет к номенклатурной в общем процессе оптимизации).
Номенклатурная оптимизация учитывает факторы ограниченности и
зависимости техноценозов и основывается на процедурах, устраняющих
аномальные всплески на видовом распределении и приводящих его форму
к канонической. Параметрическая оптимизация задает комплексную методику, позволяющую при принятии решений в рамках долгосрочной научно-технической политики (проектирование, внедрение, эксплуатация, техническое обслуживание, ремонт, элиминация) вырабатывать ограничивающие требования, выполнение которых улучшает состояние техноценоза в
целом. Непрерывное цикличное выполнение процедур номенклатурной и
параметрической оптимизации в рамках общего алгоритма задает механизм оптимизации, объединяющий кибернетический и параметрический
уровни, макроскопические и микроскопические, государственные и ведомственные интересы, меристический и холистический подходы.
Одной из бурно развивающихся практических областей применения
закона оптимального построения техноценозов является методология оптимального управления электропотреблением техноценозов.
Энергоемкость российской продукции в 3 – 4 раза выше, чем в развитых европейских странах и США, и в 7 раз выше, чем в Японии. В последние 10 – 15 лет этот показатель у нас только продолжает из года в год
ухудшаться. Думается, ситуация и не изменится, если мы не пойдем по пути, пройденному США, Германией, Японией и другими странами с начала
энергетического кризиса 70-х годов XX века, когда на практике стали ис-

– 431 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

пользоваться методы исследования и оптимизации больших электротехнических и электроэнергетических комплексов и систем.
Объектом исследований и практической реализации, на который в
конечном итоге направлена настоящая монография, является региональный электротехнический комплекс (техноценоз), под которым понимается
обладающая техноценологическими свойствами ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность потребителей электроэнергии, реализующая в единой системе управления и всестороннего обеспечения цель оптимального управления электропотреблением (крупное промышленное предприятие, регион, город, аграрный район, фирма, сеть магазинов или заправочных станций, группировка войск и т.п.).
Основу энергосбережения в электроэнергетике составляет планомерная реализация комплекса технических и технологических мер, которым должна предшествовать оптимизация электропотребления техноценоза на системном уровне. Ее целью является упорядочение электропотребления объектами, экономия направленных на оплату за потребленную
электроэнергию средств, полученная за счет организационных мероприятий, а также создание научно обоснованных предпосылок для проведения
целенаправленных энергетических обследований с последующей реализацией технических и технологических мер по энергосбережению.
Оптимизация электропотребления на системном уровне осуществляется в рамках связанной методики в пять этапов. На этапе анализа электропотребления техноценоза по специально разработанным формам запроса осуществляется сбор данных обо всех потребителях электроэнергии.
Это позволяет получить развернутую картину электропотребления (с историей на глубину 5 – 6 лет и более), выявить объекты, которые обеспечиваются электроэнергией с нарушением существующих организационнотехнических требований, подготовить электронную базу данных для дальнейшего многофакторного анализа. Рекомендуется собранные данные по
электропотреблению представлять в виде компьютерного информационноаналитического комплекса, который должен разрабатываться с использованием современного программного обеспечения.
Информационно-аналитический комплекс «Модель оптимального
управления электропотреблением техноценоза» представляет собой развитую базу данных по электропотреблению объектов техноценоза, включающую банк и систему управления данными, а также расчетные и графические модули. Комплекс может успешно использоваться при планировании
и прогнозировании, а также позволяет оперативно отслеживать информацию о потребителях электроэнергии, обновлять исходные данные для анализа практически в реальном масштабе времени. По запросу из базы данных может быть получена с необходимой степенью детализации и обобщения информация о потребителях электроэнергии.

– 432 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

На этапе статистического анализа и построения эмпирической модели процесса электропотребления объектов техноценоза осуществляется
полномасштабная статистическая обработка данных по электропотреблению, которая включает интервальное оценивание, а также прогнозирование, нормирование и потенширование. Вводятся понятия тонких процедур
оптимального управления электропотреблением: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования),
ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа (на этапе потенширования), которые существенно уточняют стандартные процедуры.
Статическая модель электропотребления, стержнем которой является
глубокая обработка данных посредством процедур рангового анализа, дополняется динамической адаптивной моделью, отражающей процесс электропотребления объектов техноценоза на глубину в будущем 5 – 7 лет и
более. При этом ключевым является наличие обратной связи, корректирующей исходную базу данных по электропотреблению на основе результатов текущего моделирования. Динамический характер модели придает развитая система входных параметров, отражающих свойства и внешние
условия функционирования объектов техноценоза, а также стохастический
аналитический аппарат, основанный на имитационных принципах моделирования и многомерной оптимизации.
Отражение процесса электропотребления осуществляется с помощью преобразующих функций, построенных на основе законов распределения Вейбулла – Гнеденко и нормального в зависимости от того, имеются
ли управляющие воздействия, направленные на реализацию процедур
энергосбережения, или нет, соответственно. Параметры законов распределения в ходе моделирования ставятся в соответствие финансовой политике
по стимулированию процесса энергосбережения в системе управления
техноценоза, а также тарифной политике на рынке электроэнергии. В качестве критерия эффективности используется целевой функционал, основанный на соотношении относительных интегральных показателей качества и
затрат, а также системе ограничений, являющихся прямым следствием закона оптимального построения техноценозов. Интегральный показатель
качества рассчитывается как относительный потенциал энергосбережения
техноценоза, а оптимизационные процедуры в рамках транзактной имитационной модели реализуются с использованием градиентных методов
многомерной оптимизации и выпуклого анализа.
Одной из ключевых процедур оптимального управления электропотреблением объектов техноценоза является процедура потенширования.
Она заключается в определении потенциала энергосбережения, на величину которого на данном временном интервале может быть сокращено электропотребление объектов техноценоза без ущерба его нормальному функционированию. Потенциал энергосбережения – полученная в результате
моделирования на расчетную глубину времени абсолютная разница между

– 433 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

электропотреблением техноценоза без реализации энергосберегающих
процедур, с одной стороны, и электропотреблением, соответствующим
нижней границе переменного доверительного интервала, с другой. Электропотребление техноценоза рассчитывается как интеграл в пределах от
нуля до бесконечности под кривой рангового параметрического распределения (или под границей интервала). Потенциал энергосбережения обладает структурными свойствами, под которыми понимается наличие уровней
Z1-, Z2- и Z3-потенциала, границы которых устойчивы во времени и определены действующими в системе вероятностными закономерностями, порожденными сложным процессом взаимовлияния техноценоза на объекты
и каждого из объектов на техноценоз в целом.
Тонким дополнением к стандартной процедуре потенширования является ZP-анализ, под которым понимается тонкая процедура управления
электропотреблением, осуществляемая на этапе потенширования с целью
разработки ZP-плана энергосбережения техноценоза. В основе ZP-анализа
лежит методика оценки Z-потенциала, причем в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее
нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в
процедуре интервального оценивания после ZP-нормирования, заключающегося в пересчете электропотребления объектов внутри функциональных
групп техноценоза на основе реально существующих графиков нагрузки и
лучших внутригрупповых показателей. ZP-планирование предусматривает
для каждого объекта управляющие воздействия, поставленные в зависимость от дифлекс-параметров. ZP-план – документ, разрабатываемый по
результатам ZP-планирования индивидуально для каждого объекта техноценоза на расчетный промежуток времени и предполагающий, что электропотребление техноценоза в целом должно в течение двух этапов понизиться на величину, соответствующую, сначала, Z1-, а затем – Z2потенциалу. Весьма важным элементом ZP-анализа является мониторинг
результативности энергосбережения, который осуществляется с помощью
показателя конверсии – величины, рассчитываемой на этапе мониторинга
конверсии техноценоза и позволяющей оценить, насколько адекватно премиальные средства конвертировались в фактическое снижение электропотребления. Вычисляется как отношение объема премиальных средств,
определенных по итогам процедуры ZP-планирования и вложенных в техноценоз или объект на предыдущем временном интервале, к фактическому
снижению электропотребления на последующем интервале.
Результаты практической реализации показывают, что даже в условиях средних (с точки зрения установленной мощности) техноценозов
возможна экономия миллионов долларов в течение нескольких лет за счет
внедрения методологии оптимального управления электропотреблением
без существенных капитальных вложений. Параллельное (на втором этапе)

– 434 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

внедрение новых технических решений и эффективных энергосберегающих технологий еще больше увеличивает экономию.
Несколько слов о перспективах. Методология оптимального управления электропотреблением постоянно дополняется новыми разработками.
Так, в настоящее время становится очевидным, что управление электропотреблением техноценоза, при определенных условиях, может осуществляться на основе понятия трансформированного рангового распределения,
под которым понимается распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, полученное в результате целенаправленного изменения его
формы, что позволяет учесть внешние управляющие воздействия и, тем
самым, уточнить процедуры интервального оценивания, прогнозирования,
нормирования и потенширования. Трансформация распределений может
осуществляться двумя способами: 1) изменением эмпирических значений
параметров исходного табулированного рангового распределения с последующей повторной аппроксимацией; 2) пересчетом параметров формы исходной аппроксимационной кривой (в простейшем случае – изменением
значений первой точки и/или рангового коэффициента).
Причины, по которым возникает необходимость трансформации
ранговых параметрических распределений, могут быть самыми разными,
однако все они связаны с необходимостью учета внешнего управляющего
воздействия на техноценоз. Под внешним воздействием по какому-либо
параметру (в частности – электропотреблению) понимается привнесение
или изъятие из техноценоза добавочного ресурса по данному параметру,
являющееся следствием управленческих решений вышестоящей системы
управления или резких изменений параметров окружающей среды. К
настоящему времени просматриваются, как минимум, три перспективных
области применения трансформированных ранговых распределений в
управлении электропотреблением техноценоза: 1) потенширование с использованием понятия Z3-потенциала; 2) MC-прогнозирование на бифуркационных этапах функционирования; 3) режимное нормирование.
Под Z3-потенциалом понимается потенциал энергосбережения, получаемый так же, как и Z2-потенциал, после процедуры ZP-нормирования.
Однако, при этом, пересчет электропотребления объектов внутри функциональных групп осуществляется на основе лучших мировых, а не лучших
внутригрупповых, показателей. MC-прогнозирование – процедура прогнозирования электропотребления объектов техноценоза, предполагающая, с
целью уточнения прогноза, использование статистической информации об
электропотреблении техноценоза в целом как точки на ранговой параметрической поверхности, построенной для макроценоза. Наконец, под режимным нормированием понимается процедура нормирования ресурсопотребления объектов техноценоза в особых режимах функционирования,
характеризующихся планомерным временным вынужденным снижением
ресурсопотребления в условиях внешних ресурсных ограничений. Иссле-

– 435 –

В.И. Гнатюк, 2014

Заключение

дования в перечисленных перспективных областях и составляют основные
направления развития нашей научной школы.
Таким образом, в нашей книге осмысливаются понятия техники,
техноценоза, технической реальности и техноэволюции, формулируется
идея о гипертехнической реальности, гиперэтике и гиперценозах, обсуждаются фундаментальные основы, специфика, содержание и гносеологический потенциал техноценологического подхода. Отправным моментом
концепции выступает отказ от антропоцентризма, позволяющий осмыслить технику как объективную сущность в ряду реальностей «неживая –
биологическая – техническая – гипертехническая». В качестве категории,
определяющей общее и специфическое в реальностях, используется информация как объективно существующая и закрепленная на определенном
материальном носителе формализованная прескриптивная система воспроизводства реальностей. Предлагается новый взгляд на техноэволюцию,
основанный на осмыслении системной формы организации, детерминанта,
единичного функционала технической реальности – техноценоза. Вводится
понятие гиперэтики. В качестве конечной цели эволюционного процесса
рассматривается возникновение реальности гипертехнической, а также ее
единичных эволюционирующих объектов – гиперценозов, состоящих из
совокупности техноценозов и не отрицающихся собственно эволюционным отбором. Приводятся результаты всестороннего анализа существующих научных методов, относящихся к третьей научной картине мира и
объединенных общими принципами, сводимыми к универсалии, называемой техноценологическим подходом, в основе которого лежит способ решения задач, базирующийся на теории безгранично делимых гиперболических распределений, методологической системе рангового анализа и законе оптимального построения техноценозов. Излагаются положения рангового анализа как метода, основанного на понятии канонической формы
видовых и ранговых распределений, имеющего целью статистический анализ и оптимизацию техноценозов, включающего процедуры параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования потребления ресурсов. В качестве аналитической системы рангового анализа рассматривается закон оптимального построения техноценозов, устанавливающий, что оптимальным является техноценоз, в котором имеется такой набор технических изделий-особей, который, с одной
стороны, по своим совокупным функциональным показателям обеспечивает выполнение поставленных задач, а с другой – при наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется максимальной энтропией, т.е.
суммарные энергетические (параметрические) ресурсы, воплощенные в
технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по
всем популяциям техники. Как одно из прикладных следствий закона в качестве примера предлагается методика оптимального управления электропотреблением регионального электротехнического комплекса.

– 436 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Основная литература, использованная
при написании монографии
1. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Классификация и снижение
размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
2. Аристотель. Сочинения в четырех томах. – Т. 1. – М.: Издательство
Мысль, 1975. – 550 с.
3. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Издательство
Наука, 1978. – 399 с.
4. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных
систем. – М.: Наука, 1977. – 240 с.
5. Гегель. Философия религии. В двух томах. – Т. 1. – М.: Издательство
Мысль, 1975. – 532 с.
6. Гнатюк В.И. Человек и техника – что же дальше? // Арсенал. – № 4. –
Калининград: КВИ ФПС РФ, 1998. – С. 25 – 31.
7. Гнатюк В.И. Техноценологический подход к оценке эффективности
техники // Математическое описание ценозов и закономерности технетики. – Абакан: Центр системных исследований, 1996. – С. 229 – 239.
8. Гнатюк В.И. Техноценологический подход к оптимизации системы
электроснабжения войск. – Калининград: Издательство КВИ ФПС РФ,
1996. – 56 с.
9. Гнатюк В.И. Методика номенклатурной оптимизации электротехнических средств: Техноценологический подход. – Калининград: Издательство КВИ ФПС РФ, 1998. – 32 с.
10. Гнатюк В.И. Методика параметрической оптимизации электротехнических средств: Техноценологический подход. – Калининград: Издательство КВИ ФПС РФ, 1998. – 80 с.
11. Гнатюк В.И. Моделирование и оптимизация в электроснабжении
войск. – М.: Центр системных исследований, 1997. – 216 с.
12. Гнатюк В.И. Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика. – М.: Центр системных исследований, 1999. – 272 с.
13. Гнатюк В.И. Лекции о технике, техноценозах и техноэволюции. – Калининград: КВИ ФПС РФ, 1999. – 84 с.
14. Гнатюк В.И., Лагуткин О.Е. Ранговый анализ техноценозов. – Калининград: БНЦ РАЕН – КВИ, 2000. – 86 с.
15. Гнатюк В.И., Северин А.Е. Ранговый анализ и энергосбережение. – Калининград: ЗНЦ НТ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2003. – 120 с.
16. Гнатюк В.И. Ранговый анализ техноценозов // Электрика. – № 8. – М.:
Наука и технологии, 2001. – С. 14 – 22.

– 437 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

17. Гнатюк В.И. Оптимизация электропотребления на системном уровне //
Электрификация металлургических предприятий Сибири. – Выпуск 10.
– Томск: Изд-во ТГУ, 2001. – С. 61 – 72.
18. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. – Выпуск
29. Ценологические исследования. – М.: Изд-во ТГУ – Центр системных исследований, 2005. – 384 с.
19. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов [Монография] / В.И. Гнатюк. – 2-е изд., перераб. и доп. – Электронные текстовые данные. – Калининград: [Изд-во КИЦ «Техноценоз»], [2014]. – Режим доступа: http://gnatukvi.ru/ind.html, свободный.
20. Гнатюк В.И. и др. Потенциал энергосбережения регионального электротехнического комплекса. – Калининград: КГТУ, 2015. – 106 c.
21. Кант И. Избранное в трех томах. – Т. 1. О воспитании разума. – Калининград: Книжное издательство, 1995. – 248 с.
22. Кибернетические системы ценозов: синтез и управление. Труды междисциплинарного семинара. – М.: Наука, 1991. – 105 с.
23. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. – М.: Наука, 1978. – 832 с.
24. Королюк В.С., Портенко Н.И. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Наука, 1985. – 640 с.
25. Кудряшов С.А. Классификация в системных исследованиях. – М.:
Электрика, 1995. – 38 с.
26. Кудрин А.И. Очерки полевого учета. – Выпуск 6. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1998. – 192 с.
27. Кудрин Б.И. Зачем технарию Платон. – М.: Электрика, 1996. – 216 с.
28. Кудрин Б.И. Введение в технетику. – Томск: ТГУ, 1993. – 552 с.
29. Кудрин Б.И. Электрика как развитие электротехники и электроэнергетики. – Третье издание, исправленное, переработанное – Томск: Издательство ТГУ, 1998. – 40 с.
30. Кудрин Б.И. Проблемы создания и управления ценозами искусственного происхождения // Кибернетические системы ценозов: Синтез и
управление. – М.: Наука, 1991. – С. 5 – 17.
31. Кудрин Б.И. Выделение и описание электрических ценозов // Электромеханика. – № 7. – М.: Энергоатомиздат, 1985. – С. 49 – 54.
32. Кудрин Б.И., Федяев Д.М. Техническая реальность в ХХI веке: Материалы конференции (Омск, 21 – 22 января 1999 года). – Омск: Издательство Омского ГПУ, 1999. – 68 с.
33. Кудрин Б.И. Технетика: новая парадигма философии техники (третья
научная картина мира). – Томск: Изд-во ТГУ, 1998. – 40 с.
34. Кудрин Б.И., Жилин Б.В. и др. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств. – Тула:
Приокск. кн. изд-во, 1994. – 122 с.
35. Кудрин Б.И. Античность. Символизм. Технетика. – М.: Изд-во Электрика, 1995. – 120 с.

– 438 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

36. Кудрин Б.И. Символизм и основы технетики (становление неклассического мышления). – Томск: Изд-во ТГУ, 1993. – 43 с.
37. Кудрин Б.И., Крылов Ю.К. Целочисленное аппроксимирование ранговых распределений и идентификация техноценозов. – Выпуск 11. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований,
1999. – 79 с.
38. Любищев А.А. Линии Демокрита и Платона в истории культуры. – М.:
Электрика, 1997. – 408 с.
39. Майзер Х., Эйджин Н., Тролл Р. и др. Исследование операций: В 2-х
томах. – Т. 1. – М.: Мир, 1981. – 640 с.
40. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. – М.: Радио и
связь, 1988. – 231 с.
41. Математическое описание ценозов и закономерности технетики. Философия и становление технетики. Выпуски 1 и 2. Ценологические исследования. – Абакан: Центр системных исследований, 1996. – 452 с.
42. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. – М.: Мир, 1990. – 342 с.
43. Онтология и гносеология технической реальности. Выпуск 5. Ценологические исследования. – М.: Издательство Центр системных исследований, 1998. – 252 с.
44. Ортега-и-Гассет Х. Восстание масс. – М.: Вопросы философии, 1989. –
№ 3. – С. 119 – 154.
45. Платон. Сочинения в четырех томах. – Т. 1, 4. – М.: Мысль, 1972.
46. Половинкин А.И. Законы строения и развития техники. – Волгоград:
ВПИ, 1985. – 202 с.
47. Половинкин А.И. Теория проектирования новой техники: Закономерности техники и их применение. – М.: Издательство Информэлектро,
1991. – 348 с.
48. Северин А.Е. Применение рангового анализа при прогнозировании
электропотребления инфраструктуры // Вестник БНЦ РАЕН. – № 5. –
Калининград: КВИ ФПС РФ, 2001. – С. 62 – 63.
49. Северин А.Е. Ранговый анализ в прогнозировании // Автоматизация
технологических процессов. – Калининград: Издательство КГТУ, 2002.
– С. 118 – 122.
50. Северин А.Е. Результаты оптимизации электропотребления инфраструктурного объекта в Калининградском регионе // Электрика. – № 2.
– М.: Наука и технологии, 2002. – С. 21 – 24.
51. Становление философии техники: Техническая реальность и технетика. – М.: Центр системных исследований, 1997. – 248 с.
52. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации.
– М.: Наука, 1986. – 328 с.
53. Техническое творчество: Теория, методология, практика. Энциклопедический словарь-справочник. – М.: Издательство Информсистема,
1995. – 408 с.

– 439 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

54. Техноценоз как наличное бытие и наука о технической реальности.
Материалы к круглому столу конференции. – Абакан: Центр системных исследований, 1998. – 180 с.
55. Трубников Б.А. Закон распределения конкурентов // Природа. – 1993. –
№ 11. – С. 3 – 13.
56. Фуфаев В.В. Структурно-топологическая устойчивость динамики ценозов // Кибернетические системы ценозов: Синтез и управление. – М.:
Наука, 1991. – С. 18 – 26.
57. Фуфаев В.В., Кучинская О.А. Учет разнообразия электрических двигателей промышленных предприятий при организации электроремонта //
Промышленная энергетика, 1995. – № 9. – С. 41 – 48.
58. Фуфаев В.В. Ценологическое влияние на электропотребление предприятия. – Абакан: Центр системных исследований, 1999. – 124 с.
59. Фуфаев В.В. Ценологическое определение параметров электропотребления, надежности, монтажа и ремонта электрооборудования предприятий региона. – М.: Центр системных исследований, 2000. – 320 с.
60. Хайтун С.Д. Проблемы количественного анализа науки. – М.: Наука,
1989. – 280 с.
61. Хайтун С.Д. Механика и необратимость. – М.: Издательство Янус,
1996. – 448 с.
62. Хубка В. Теория технических систем. – М.: Мир, 1987. – 208 с.
63. Чайковский Ю.В. Элементы эволюционной диатропики. – М.: Наука,
1990. – 272 с.
64. Чайковский Ю.В. О природе случайности. – Выпуск 18. Ценологические исследования. – М.: Издательство Центр системных исследований, 2001. – 279 с.
65. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 319 с.
66. Чирков Ю.Г. Дарвин в мире машин. – Выпуск 14. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1999. – 272 с.
67. Шрейдер Ю.А. Ранговые распределения как системное свойство // Математическое описание ценозов и закономерности технетики. – Абакан: Центр системных исследований, 1996. – С. 33 – 42.
68. Шуп Т. Решение инженерных задач на ЭВМ. – М.: Издательство Мир,
1982. – 238 с.
69. Яблонский А.И. Стохастические модели научной деятельности. – В
кн.: Системные исследования: Ежегодник, 1975. – М.: Издательство
Наука, 1976. – С. 5 – 42.
70. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки. – М.:
Издательство Наука, 1986. – 352 с.
71. Якимов А.Е. Имитационные модели статического состояния ценоза //
Кибернетические системы ценозов. – М.: Издательство Наука, 1991. –
С. 27 – 36.

– 440 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

Дополнительная литература, рекомендуемая
читателям монографии
1. Авдеев В.А., Кудрин Б.И., Якимов А.Е. Информационный банк «Черметэлектро». – М.: Электрика, 1995. – 400 с.
2. Абезгауз Г.Г. и др. Справочник по вероятностным расчетам. – М.: Издательство «Воениздат», 1970. – 319 с.
3. Анализ временных рядов. Вып. 1. Прогноз и управление / Под ред. Дж.
Бокса и Г. Дженкинса. – М.: Мир, 1974. – 406 с.
4. Анализ и прогноз развития больших технических систем / Под ред.
С.А. Саркисяна. – М.: Наука, 1983. – 280 с.
5. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход к использованию
ЭВМ. – М.: Мир, 1982. – 480 с.
6. Бендат Д., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Издательство Мир, 1989. – 450 с.
7. Бирюков Б.В. Кибернетика и методология науки. – М.: Издательство
Наука, 1974. – 414 с.
8. Блохин В.Г., Глудкин О.П. и др. Современный эксперимент: Подготовка, проведение, анализ результатов. – М.: Радио и связь, 1997. – 232 с.
9. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. – М.: Наука, 1983. – 464 с.
10. Бэнн Д., Фармер Е. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки: Пер. с англ. – М.: Энергоатомиздат, 1987. – 197 с.
11. Варшавский В.И., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера: размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении
ими. – М.: Издательство «Наука», 1984. – 208 с.
12. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: Наука, 1958. – 464 с.
13. Вернадский В.И. Живое вещество и биосфера. – М.: Издательство
Наука, 1994. – 672 с.
14. Вероятностные методы в вычислительной технике / Под ред. А.Н. Лебедева и Е.А. Чернявского. – М.: Высшая школа, 1986. – 312 с.
15. Вероятностные методы оценки эффективности / Под ред. А.А. Червоного. – М.: Воениздат, 1979. – 96 с.
16. Винер Н. Кибернетика. – М.: Советское радио, 1975. – 326 с.
17. Власов Г.Д. Проектирование систем электроснабжения летательных
аппаратов. – М.: Машиностроение, 1967. – 417 с.
18. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях. – М.: Издательство Финансы и статистика, 1981. – 263 с.
19. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. – М.:
Издательство «Наука», 1976. – 286 с.

– 441 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

20. Воронцов К.В., Егорова Е.В. Динамически адаптируемые композиции
алгоритмов прогнозирования // – М.: Издательство Искусственный Интеллект, 2006. – С. 277 – 280.
21. Гинзбург Е.Н. Техническое нормирование на заводах черной металлургии. – М.: Металлургиздат, 1955. – 160 с.
22. Глейк Дж. Хаос: Создание новой науки. – СПб.: Амфора, 2001. – 398 с.
23. Гнатюк В.И. Техника, техносфера, энергосбережение [Сайт] / В.И.
Гнатюк. – Электронные текстовые данные. – М.: [б.и.], [2000]. – Режим
доступа: http://www.gnatukvi.ru, свободный.
24. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов [Монография] / В.И. Гнатюк. – 2-е изд., перераб. и доп. – Электронные текстовые данные. – М.: [ТГУ – Центр системных исследований], [2005]. –
Режим доступа: http://gnatukvi.ru/ind.html, свободный.
25. Гнатюк В.И., Двойрис Л.И. и др. Моделирование систем: Учебник. –
Калининград: КПИ, 2009. – 650 с.
26. Гнатюк В.И. и др. // – М.: Журнал «Электрика», 2003, №№ 2 – 6; 2004,
№ 7; 2005, № 2; 2006, №№ 1, 7, 12; 2007, №№ 2, 3, 7, 8, 11, 12; 2008,
№№ 4, 8. – Цикл статей, раскрывающих опыт решения задач оптимального управления электропотреблением.
27. Гнатюк В.И. Оптимальное управление электропотреблением регионального электротехнического комплекса (техноценоза): Экономические проблемы энергетического комплекса. – М.: Издательство ИНП
РАН, 2006. – 147 с.
28. Гнатюк В.И. и др. Системные методы управления энергосбережением
в жилищном фонде: Аналитический обзор. – Калининград: Правительство КО, BEEN, 2007. – 58 с. – Препринт. – Архив в сети Интернет:
http://gnatukvi.ru/zip_files/analit_obzor.zip.
29. Гнатюк В.И. Оптимальное управление крупным инфраструктурным
объектом (организацией, предприятием, фирмой) методами рангового
анализа: Учебное пособие. – Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2007. – 176 с. –
Архив в сети Интернет: http://gnatukvi.ru/zip_files/doc_zakon.zip.
30. Гнатюк В.И., Луценко Д.В. Прогнозирование электропотребления регионального электротехнического комплекса на инерционном этапе
развития: Экономические проблемы энергетического комплекса. – М.:
Издательство ИНП РАН, 2009. – 92 с.
31. Гнатюк В.И., Луценко Д.В. Прогнозирование электропотребления на
основе GZ-анализа. – Калининград: КПИ, 2010. – 144 с.
32. Гнатюк В.И. Философские основания техноценологического подхода.
– Калининград: Изд-во КПИ, 2010. – 284 с.
33. Гнатюк В.И. Философские основания техноценологического подхода
[Монография] / В.И. Гнатюк. – Электронные текстовые данные. – Калининград: [Изд-во КИЦ «Техноценоз»], [2011]. – Режим доступа:
http://gnatukvi.ru/mono_pdf/text.pdf, свободный.

– 442 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

34. Гнатюк В.И. и др. Нормирование электропотребления объектов регионального электротехнического комплекса с использованием предельного алгоритма. – Калининград: Изд-во КПИ, 2012. – 289 с.
35. Гнатюк В.И., Шейнин А.А. Нормирование электропотребления регионального электротехнического комплекса: Экономические проблемы
энергетического комплекса. – М.: Изд-во ИНП РАН, 2012. – 102 с.
36. Гнатюк В.И., Луценко Д.В. Потенциал энергосбережения регионального электротехнического комплекса: Экономические проблемы энергетического комплекса. – М.: Изд-во ИНП РАН, 2013. – 107 с.
37. Гнатюк В.И. Потенциал энергосбережения техноценоза [Трактат] /
В.И. Гнатюк. – Электронные текстовые данные. – Калининград: [КИЦ
ТЦ], [2013]. – Режим доступа: http://gnatukvi.ru/index.files/potential.pdf.
38. Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм
независимых случайных величин. – М.: Гостехтеориздат, 1949. – 264 с.
39. Голушко И.М., Варламов Н.В. Основы моделирования и автоматизации управления. – М.: Воениздат, 1982. – 237 с.
40. Гордеев В.И. Регулирование максимума нагрузки промышленных
электрических сетей. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 182 с.
41. Горелова В.Л., Мельникова Е.Н. Основы прогнозирования систем. –
М.: Высшая школа, 1986. – 267 с.
42. Гофман И.В. Нормирование потребления энергии и энергетические балансы промышленных предприятий. – М.: Энергия, 1966. – 310 с.
43. Гутер С.С., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математическая обработка результатов опыта. – М.: Наука, 1970. – 432 с.
44. Данилов Д.Л., Жиглявский А.А. Главные компоненты временных рядов: Метод «Гусеница». – СПб.: СПбГУ, 1997. – 308 с.
45. Дарвин Ч. Происхождение видов путем естественного отбора, или сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь. – СПб.: Издательство
Наука, 1991. – 544 с.
46. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 365 с.
47. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. – М.:
Издательство «Наука», 1982. – 296 с.
48. Зайченко Ю.П. Исследование операций. – Киев: Издательство Высшая
школа, 1975. – 319 с.
49. Зальцбург А.М. Экономика электроснабжения промышленных предприятий. – М.: Высшая школа, 1973. – 272 с.
50. Золотарев В.М. Современная теория суммирования независимых случайных величин. – М.: Наука, 1986. – 416 с.
51. Иванов В.С., Соколов В.И. Режимы потребления и качество электроэнергии систем электроснабжения промышленных предприятий. – М.:
Издательство «Энергоатомиздат», 1987. – 336 с.

– 443 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

52. Ивахненко А.Г., Мюллер И.А. Самоорганизация прогнозных моделей.
– Киев: Техника, 1985. – 300 с.
53. Идельчик В.И. Расчеты и оптимизация режимов электрических систем
и сетей. – М.: Энергоатомиздат, 1988. – 288 с.
54. Йех Т. Теория множеств и метод форсинга. – М.: Наука, 1973. – 148 с.
55. Исследование операций / Под ред. Б.Н. Юркова. – М.: Издательство
ВИА, 1990. – 528 с.
56. Кант И. Критика чистого разума. – М.: Мысль, 1994. – 591 с.
57. Кендалл М. Временные ряды. – М.: Издательство Финансы и статистика, 1981. – 350 с.
58. Кендалл М. Ранговые корреляции. – М.: Статистика, 1975. – 216 с.
59. Кондратьев Н.Д. Избранные сочинения. – М.: Издательство Экономика, 1993. – 543 с.
60. Копытов Ю.В., Чуланов Б.А. Экономия электроэнергии в промышленности. – М.: Энергоатомиздат, 1982. – 112 с.
61. Краснов В.В., Мещанинов П.А., Мещанинов А.П. Основы теории и
расчета судовых электроэнергетических систем. Моделирование для
исследования специальных режимов. – Л.: Судостроение, 1989. – 328 с.
62. Красс И.А. Математические модели экономической динамики. – М.:
Издательство «Наука», 1976. – 280 с.
63. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий. – М.:
Энергоатомиздат, 1995. – 416 с.
64. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий: Учебник
для вузов. – М.: Интермет Инжиниринг, 2005. – 672 с.
65. Кудрин Б.И., Прокопчик В.В. Электроснабжение промышленных
предприятий. – Минск: Высшая школа, 1988. – 357 с.
66. Ланге О. Введение в эконометрику. – М.: Прогресс, 1964. – 295 с.
67. Лосев А.Ф. Очерки античного символизма и мифологии. – М.: Издательство Мысль, 1993. – 959 с.
68. Маркушевич Н.С. Регулирование напряжения и экономия электроэнергии. – М.: Энергоатомиздат, 1984. – 104 с.
69. Математическое моделирование / Под ред. Дж. Эндрюса и Р. МакЛоуна. – М.: Мир, 1979. – 280 с.
70. Мелентьев Л.А. Системные исследования в энергетике. – М.: Издательство Наука, 1983. – 360 с.
71. Мизес Р. Вероятность и статистика. – М.: ОГИЗ, 1930. – 450 с.
72. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. – М.:
Издательство «Мир», 1990. – 208 с.
73. Мэрфи Джон Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и
практика. – М.: Сокол, 1996. – 592 с.
74. Надтока И.И., Седов А.В. Системы контроля, распознавания и прогнозирования электропотребления: модели, методы, алгоритмы и средства. – Ростов-на-Дону: Рост. ун-т, 2002. – 320 с.

– 444 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

75. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. – Л.: Энергоатомиздат, 1991. – 304 с.
76. Одум Ю. Основы экологии. – М.: Мир, 1975. – 420 c.
77. Ойзерман Т.И. Проблемы историко-философской науки. – М.: Издательство Мысль, 1969. – 398 с.
78. Окорков В.Р., Щавелев Д.С. Комплексный анализ эффективности технических решений в энергетике. – Л.: Энергоатомиздат, 1985. – 175 с.
79. Олейников В.К., Никифоров Г.В. Анализ и управление электропотреблением на металлургических предприятиях. – Магнитогорск: Издательство МГТУ, 1999. – 219 с.
80. Петров В.В. Предельные теоремы для сумм независимых случайных
величин. – М.: Наука, 1987. – 320 с.
81. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. Теория вероятностей. – М.: Издательство Наука, 1967. – 496 с.
82. Рабочая книга по прогнозированию / Под ред. И.В. Бестужева-Лады. –
М.: Мысль, 1992. – 430 с.
83. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. – М.: Радио и связь, 1983. – 193 с.
84. Сенюков А.В. Применение методов теории исследования операций в
военно-инженерных расчетах. – М.: ВИА, 1974. – 210 с.
85. Салливан Р. Проектирование развития электроэнергетических систем.
– М.: Энергоиздат, 1982. – 360 с.
86. Смит Джон М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей. – М.: Машиностроение, 1980. – 271 с.
87. Справочник по исследованию операций / Под ред. Ф.А. Матвейчука. –
М.: Воениздат, 1979. – 368 с.
88. Степин В.С. Теоретическое знание. – М.: Издательство ПрогрессТрадиция, 2000. – 744 с.
89. Таха Х. Введение в исследование операций. – Т. 2. – М.: Издательство
Мир, 1985. – 496 с.
90. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. – М.: Издательство Прогресс, 1970. – 586 с.
91. Тейяр де Шарден П. Феномен человека. – М.: Наука, 1987. – 240 с.
92. Тульчин И.К., Нудлер Г.И. Электрические сети жилых и общественных
зданий. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 304 с.
93. Философия техники в ФРГ. – М.: Прогресс, 1989. – 528 с.
94. Фильчаков П.Ф. Справочник по высшей математике. – Киев: Издательство Наука, 1973. – 744 с.
95. Фокин Ю.А. Методика оценки параметрической надежности систем
электроснабжения. – М.: МЭИ, 1987. – 92 с.
96. Функционально-стоимостный анализ в электротехнической промышленности / Под ред. М.Г. Карпунина. – М.: Издательство Энергоатомиздат, 1984. – 288 с.

– 445 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

97. Хайдеггер М. Время и бытие. – М.: Республика, 1993. – 530 с.
98. Хайтун С.Д. Мои идеи. – М.: Агар, 1998. – 240 с.
99. Хинчин А.Я. Асимптотические законы теории вероятностей. – М.: Издательство «ОНТИ», 1936. – 96 с.
100. Хинчин А.Я. Предельные законы для сумм независимых случайных
величин. – М.: Издательство «ОНТИ», 1938. – 116 с.
101. Чернявский Е.А., Курдиков Б.А. и др. Вероятностные методы в вычислительной технике. – М.: Высшая школа, 1986. – 312 с.
102. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. – М.: Издательство Советское радио, 1975. – 400 с.
103. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: Искусство и наука. –
М.: Издательство «Мир», 1978. – 417 с.
104. Энергосбережение в жилищном фонде: проблемы, практика и перспективы. – М.: DENA, Фонд «Институт экономики города», 2004. – 108 с.
105. Dommel H.W., Tinney W.F. Optimal power flow solutions. – IEEE Trans.,
PAS-87, 1968. – 1876 p.
106. Jolissaint C.H., Arvanitidis N.V., Luenberger D.G. Decomposition of real
and reactive power flows: A method suited for on-line applications. – IEEE
Trans., PAS-91, 1972. – 670 p.
107. Mandelbrot B. Les objects fractals: forme, hazard et dimension. – Paris:
Flammarion, 1975. – 192 p.
108. Nicholson H., Sterling M.J.H. Optimum dispatch of active and reactive generation by quadratic programming. – IEEE Trans., PAS-92, 1973. – 645 p.
109. Peschon J., Piercy D.S., Tinney W.F., Tveit O.J., Cuenod M. Optimum control of reactive power flow. – IEEE Trans., PAS-87, 1968. – 48 p.
110. Ringlee R.J., Williams D.D. Economic system operation considering valve
throttling losses. – P. II. – Distribution of system loads by the method of dynamic programming. – IEEE Trans., PAS-81, 1963. – 622 p.
111. Sasson A.M. Nonlinear programming solutions for load-flow, minimumloss, and economic dispatching problems. – IEEE Trans., 1969. – 409 p.
112. Stuart A. An application of the distribution of the ranking concordance coefficient. Biometric, 1951. – 33 p.
113. Zipf G.K. Human behavior and the prince of least effort. – Massachusetts:
Addison Wesley Press, 1949. – 574 p.
Дополнительная литература по первой главе,
рекомендуемая читателям монографии
1. Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. Диалектика
прогрессивной линии развития как гуманная общечеловеческая философия для XXI века. – М.: Владос, 1994. – 335 с.

– 446 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

2. Абовский Н.П. Творчество: Системный подход, законы развития, принятие решений. – М.: СИНТЕГ, 1998. – 312 с.
3. Азимов А. Я, робот. Все о роботах и роботехнике. – М.: Издательство
Эксмо, 2006. – 1296 с.
4. Алексеева И.Ю. Человеческое знание и его компьютерный образ. – М.:
Издательство ИФРАН, 1993. – 215 с.
5. Алексеева И.Ю. Вопросы профессиональной ответственности в этических дискуссиях электротехников (начало XX века). – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. – 140 с.
6. Альтшуллер Г.С. Как работать над изобретением. О теории изобретательства / Азбука рационализатора. – Тамбов: Кн. Изд-во, 1963. – 352 с.
7. Анализ и прогноз развития больших технических систем / Под ред.
С.А. Саркисяна. – М.: Наука, 1983. – 280 с.
8. Апель К.-О. Этноэтика и универсалистская макроэтика: Противоречие
или дополнительность. – Киев: Издательство Политична думка, 1994, –
№ 3. – С. 12 – 30.
9. Арапов М.В., Шрейдер Ю.А. Закон Ципфа и принцип дисимметрии системы // Семиотика и информатика. – Вып. 10. – М.: Издательство
ВИНИТИ, 1978. – С. 74 – 95.
10. Арапов М.В. Квантитативная лингвистика. – М.: Наука, 1988. – 184 с.
11. Аристотель. Сочинения в четырех томах. – Тт. 1, 2, 3, 4. – М.: Мысль,
1975. – 550 с.; 1978. – 687 с.; 1981. – 613 с.; 1983. – 830 с.
12. Аристотель. Метафизика: Пер. Коммент., Толкования / Сост. С.И. Еремеев. – СПб.: Алетейя, 2002. – 826 с.
13. Асмус В.Ф. Античная философия. – 3-е изд. – М.: Издательство Высшая школа, 1999. – 400 с.
14. Асмус В.Ф. Проблема интуиции в философии и математике. – М.: Эдиториал УРСС, 2004. – 312 с.
15. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А.
Структуры и хаос в нелинейных средах. – М.: Издательство ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 488 с.
16. Ахутин А.В. Античные начала философии. – М.: Наука, 2007. – 784 с.
17. Багдасарьян Н.Г. Профессиональная культура инженера: Механизмы
освоения. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1998. – 260 с.
18. Бадалян Л.Г., Криворотов В.Ф. История. Кризисы. Перспективы: Новый взгляд на прошлое и будущее. – М.: Издательство Книжный дом
ЛИБРОКОМ, 2010. – 288 с.
19. Баландин Р.К. Геологическая деятельность человечества. Техногенез. –
Минск: Высшая школа, 1978. – 303 с.
20. Бахтин М.М. К философии поступка / Философия и социология науки
и техники: Ежегодник. – М.: АН СССР, 1986. – С. 82 – 157.
21. Бахтин М.М. Тетралогия. – М.: Издательство Лабиринт, 1998. – 608 с.

– 447 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

22. Бек X. Сущность техники // Философия техники в ФРГ. – М.: Издательство Прогресс, 1989. – 528 с.
23. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального
прогнозирования. – М.: ACADEMIA, 1999. – 783 с.
24. Белозерцев В.И. Проблемы технического творчества как вида духовного производства. – Ульяновск: Приволжское книжное издательство
(Ульяновское отделение), 1970. – 352 с.
25. Бердяев Н.А. Человек и машина: Проблема социологии и метафизики
техники // Журнал «Путь». – Париж, 1933. – № 38. – С. 3 – 38.
26. Бердяев Н.А. Смысл истории. – М.: Мысль, 1990. – 176 с.
27. Бердяев Н.А. Смысл творчества // Философия творчества, культуры и
искусства. – В 2-х т. – Т. 1. – М.: Искусство, 1994. – 542 с.
28. Бернал Дж. Наука в истории общества. – М.: Издательство иностранной литературы, 1956. – 735 с.
29. Берман З.И., Завадский К.М., Зеликман А.Л. и др. Современные проблемы эволюционной теории. – Л.: Наука, 1967. – 489 с.
30. Бир С. Мозг фирмы / Перевод со второго английского издания. – М.:
Издательство Едиториал УРСС, 2005. – 416 с.
31. Бирюков Б.В. Кибернетика и методология науки. – М.: Издательство
Наука, 1974. – 414 с.
32. Бодрийяр Ж. Система вещей. – М.: Рудомино, 1995. – 172 с.
33. Бондарь А.В. Философия технической культуры: Учебное пособие. –
Хабаровск: Издательство ХГТУ, 1995. – 72 с.
34. Бродель Ф. Игры обмена. Материальная цивилизация, экономика и капитализм XV – XVIII вв. – Т. 2. – М.: Прогресс, 1988. – 642 с.
35. Брюшинкин В.Н. Логика: Учеб. для вузов. – 3-е изд.; испр., доп. – М.:
Издательство Гардарики, 2001. – 334 с.
36. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Издательство
Наука, 1978. – 399 с.
37. Бэкон Ф. Новый органон / Соч. в 2-х т. – Т. 2. – М.: Издательство
Мысль, 1978. – 576 с.
38. Ваганов А.Г. Миф. Технология. Наука. – Вып. 15. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 2000. – 180 с.
39. Ваганов А.Г. Технологическая культура. – Вып. 38. Ценологические
исследования. – М.: Издательство Технетика, 2008. – 198 с.
40. Варшавский В.И., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера: размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении
ими. – М.: Издательство Наука, 1984. – 208 с.
41. Вебер М. История хозяйства. Очерк всеобщей социальной и экономической истории. – СПб.: Наука и школа, 1923. – 240 с.
42. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. – М.: Наука, 1989. – 261 с.
43. Вернадский В.И. Живое вещество и биосфера. – М.: Издательство
Наука, 1994. – 672 с.

– 448 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

44. Вернадский В.И. О науке. – СПб.: Издательство РХГИ, 2002. – 600 с.
45. Веров Я., Минаков И. Десант на Сатурн, или триста лет одиночества. –
СПб.: Азбука-классика, 2008. – 352 с.
46. Веров Я., Минаков И. Десант на Европу, или возвращение Мафусаила.
– СПб.: Азбука-классика, 2008. – 349 с.
47. Винер Н. Кибернетика. – М.: Советское радио, 1975. – 326 с.
48. Винер Н. Кибернетика и общество. – М.: Тайдекс Ко, 2002. – 184 с.
49. Винер Н. Творец и Будущее. – М.: Издательство АСТ, 2003. – 732 с.
50. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. – М.:
Издательство Наука, 1976. – 286 с.
51. Воронин А.А. Миф техники. – М.: Наука, 2004. – 200 с.
52. Гашо Е.Г. Особенности эволюции городов и промузлов, территориальных систем жизнеобеспечения. – Вып. 33. Ценологические исследования. – М.: Издательство Технетика, 2006. – 160 с.
53. Гегель Г.В.Ф. Философия религии. В двух томах. – Тт. 1, 2. – М.: Издательство Мысль, 1975. – 532 с.; 1977. – 573 с.
54. Гегель Г.В.Ф. Наука логики. – СПБ.: Наука, 1997. – 800 с.
55. Гегель Г.В.Ф. Лекции по истории философии / В трех книгах. – Кн. 3. –
СПб.: Издательство Наука, 1999. – 582 с.
56. Гейзенберг В. Шаги за горизонт. – М.: Прогресс, 1987. – 368 с.
57. Глейк Дж. Хаос: Создание новой науки. – СПб.: Амфора, 2001. – 398 с.
58. Гнатюк В.И. Техноценологический подход к оценке эффективности
вооружения и военной техники // Математическое описание ценозов и
закономерности технетики. – Вып. 1. Ценологические исследования. –
Абакан: Центр системных исследований, 1996. – С. 229 – 239.
59. Гнатюк В.И. Моделирование и оптимизация в электроснабжении
войск. – Вып. 4. Ценологические исследования. – М.: Центр системных
исследований, 1997. – 216 с.
60. Гнатюк В.И. Человек и техника – что же дальше? Диалектический подход к технической реальности // Журнал «Арсенал». – № 4. – Калининград: КВИ ФПС РФ, 1998. – С. 25 – 31.
61. Гнатюк В.И. Лекции о технике, техноценозах и техноэволюции. – Калининград: КВИ ФПС РФ, 1999. – 84 с.
62. Гнатюк В.И. Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика. – Вып. 9. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1999. – 272 с.
63. Гнатюк В.И., Лагуткин О.Е. Ранговый анализ техноценозов. – Калининград: БНЦ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2000. – 86 с.
64. Гнатюк В.И., Северин А.Е. Ранговый анализ и энергосбережение. – Калининград: ЗНЦ НТ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2003. – 120 с.
65. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. – Вып. 29.
Ценологические исследования. – М.: Изд-во ТГУ – Центр системных
исследований, 2005. – 384 с.

– 449 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

66. Гнатюк В.И. Оптимальное управление электропотреблением регионального электротехнического комплекса (техноценоза): Экономические проблемы энергетического комплекса. – М.: Издательство ИНП
РАН, 2006. – 147 с.
67. Гнатюк В.И. Оптимальное управление крупным инфраструктурным
объектом (организацией, предприятием, фирмой) методами рангового
анализа: Учебное пособие. – Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2007. – 176 с.
68. Гнатюк В.И., Двойрис Л.И. и др. Моделирование систем: Учебник. –
Калининград: Издательство КПИ, 2009. – 650 с.
69. Гнатюк В.И., Луценко Д.В. Прогнозирование электропотребления регионального электротехнического комплекса на инерционном этапе
развития: Экономические проблемы энергетического комплекса. – М.:
Издательство ИНП РАН, 2009. – 92 с.
70. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. – Компьютерная версия, перераб. и доп. – М.: Изд-во ТГУ – Центр системных
исследований, 2005. – http://gnatukvi.ru/ind.html.
71. Гнатюк В.И. Сайт «Техника, техносфера, энергосбережение». – М.:
КИЦ «Техноценоз», 2000. – http://www.gnatukvi.ru.
72. Гнатюк В.И. Философские основания техноценологического подхода.
– Калининград: Изд-во КПИ, 2010. – 284 с.
73. Гнатюк В.И. Философские основания техноценологического подхода
[Монография] / В.И. Гнатюк. – Электронные текстовые данные. – Калининград: [Изд-во КИЦ «Техноценоз»], [2011]. – Режим доступа:
http://gnatukvi.ru/mono_pdf/text.pdf, свободный.
74. Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм
независимых случайных величин. – М.: Гостехтеориздат, 1949. – 264 с.
75. Головачев В.В. Реликт / В 6 книгах. – Кн. 1. Непредвиденные встречи.
– Кн. 2. Пришествие. – Кн. 3. Возвращение блудного конструктора. –
Кн. 4. Дети вечности. – Кн. 5. Контрразведка. – Кн. 6. Закон перемен. –
М.: ЭКСМО, 2007. – Т. 1. – 800 с.; – Т. 2. – 992 с.
76. Голушко И.М., Варламов Н.В. Основы моделирования и автоматизации управления. – М.: Воениздат, 1982. – 237 с.
77. Горелова В.Л., Мельникова Е.Н. Основы прогнозирования систем. –
М.: Высшая школа, 1986. – 267 с.
78. Горохов В.Г. Основы философии техники и технических наук: Учебник. – М.: Гардарики, 2007. – 335 с.
79. Грицак Е.Н., Ткач М.И. История вещей от древности до наших дней. –
М.: РИПОЛ КЛАССИК, 2004. – 608 с.
80. Гурина Р.В., Соколова Е.Е. Фреймовое представление знаний. – М.:
Издательство Народное образование, 2005. – 176 с.
81. Гурина Р.В. Ранговый анализ педагогических систем (ценологический
подход): Методические рекомендации. – Вып. 32. Ценологические исследования. – М.: Издательство Технетика, 2006. – 40 с.

– 450 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

82. Гуссерль Э. Картезианские размышления: Пер. с нем. – СПб.: Издательство Наука – Ювента, 1998. – 315 с.
83. Дарвин Ч. Происхождение видов путем естественного отбора, или сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь. – СПб.: Издательство
Наука, 1991. – 544 с.
84. Дарендорф Р. Элементы теории социального конфликта // Социологические исследования. – М.: РАН, 1994. – № 5. – С. 142 – 147.
85. Дарендорф Р. Тропы из Утопии. Работы по теории и истории социологии. – М.: Едиториал УРСС, 2002. – 536 с.
86. Демиденко Э.С. Ноосферное восхождение земной жизни: Монографический сборник статей. – М.: МАОР, 2003. – 246 с.
87. Демиденко Э.С. Формирование метаобщества и постбиосферной земной жизни. – М.: Всемирная Информ-Энциклопедия, 2006. – 160 с.
88. Демиденко Э.С., Попкова Н.В., Дергачева Е.А. Техногенное общество
и земной мир. – Брянск: Изд-во БГТУ, 2007. – 377 с.
89. Диоген Лаэртский. О жизни, учениях и изречениях знаменитых философов. – М.: Издательство Мысль, 1979. – 620 с.
90. Дубина И.Н. Творчество как феномен социальных коммуникаций. –
Новосибирск: Издательство СО РАН, 2000. – 192 с.
91. Ефременко Д.В. Введение в оценку техники. – М.: Издательство
МНЭПУ, 2002. – 188 с.
92. Завадский К.М. К проблеме прогресса живых и технических систем /
Теоретические вопросы прогрессивного развития живой природы и
техники. – Л.: Издательство Наука, 1970. – С. 3 – 28.
93. Завадский К.М., Колчинский Э.И. Эволюция эволюции. – Л.: Издательство Наука, 1977. – 236 с.
94. Зайцев Г.Н., Федюкин В.К., Атрошенко С.А. История техники и технологий. – М.: Политехника, 2007. – 416 с.
95. Зворыкин А.А. О некоторых вопросах периодизации истории естествознания и техники / Вопросы истории естествознания и техники. – М.:
Издательство ИИЕТ АН СССР, 1957. – Вып. 4. – С. 153 – 162.
96. Злотин Б.Л., Зусман А.В. Законы развития и прогнозирование технических систем: Методические рекомендации. – Кишинев: Издательство
Картя Молдовеняскэ, 1989. – 114 с.
97. Золотарев В.М. Современная теория суммирования независимых случайных величин. – М.: Наука, 1986. – 416 с.
98. Иванов Б.И., Чешев В.В. Становление и развитие технических наук:
Изд. 2. – М.: КомКнига, 2010. – 264 с.
99. Иванов Г.И. И начинайте изобретать: Научно-популярная книга. – Иркутск: Восточно-Сибирское кн. Изд-во, 1987. – 240 с.
100. Иванов Н.И. Философские проблемы инженерной деятельности: Теоретические и методологические аспекты. – Тверь: Издательство Тверского государственного университета, 1995. – 100 с.

– 451 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

101. Ивахненко А.Г., Мюллер И.А. Самоорганизация прогнозных моделей.
– Киев: Издательство Техника, 1985. – 300 с.
102. Игнатьева И.Ф. Антропология техники: Человек как субъект мира техники: Монография. – Екатеринбург: УрГУ, 1992. – 130 с.
103. Интерпретация ценологических представлений. – Вып. 39. Ценологические исследования. – М.: Издательство Технетика, 2008. – 264 с.
104. История и философия науки / Под ред. А.С. Мамзина. – СПб.: Издательство Питер, 2008. – 304 с.
105. Йех Т. Теория множеств и метод форсинга. – М.: Наука, 1973. – 148 с.
106. Йонас Г. Принцип ответственности. Опыт этики для технологической
цивилизации / Перевод с нем., предисловие, примечания И.И. Маханькова. – М.: Издательство Айрис-пресс, 2004. – 480 с.
107. Кайдалов В.А. Диалектико-материалистическая концепция самодвижения и ее современные проблемы. – Томск: ТГУ, 1982. – 75 с.
108. Калинников Л.А. Проблемы философии истории в системе Канта. – Л.:
Издательство Ленинградского Университета, 1978. – 152 с.
109. Кант И. Критика чистого разума. – М.: Мысль, 1994. – 591 с.
110. Кант И. Логика // Соч. в 8-ми тт. – Т. 8. – М.: ЧОРО, 1994. – С. 280.
111. Кант И. Избранное в трех томах. – Т. 1. О воспитании разума. – Калининград: Книжное издательство, 1995. – 248 с.
112. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. – М.: Наука, 1997. – 283 c.
113. Капп Э., Кунов Г., Нуаре Л., Эспинас А. Роль орудия в развитии человека. – Л.: Издательство Прибой, 1925. – 189 с.
114. Каракозова Э.В. Диалектика – синергетика – информациология: Новый
междисциплинарный «союз» // Современная философия науки: состояние и перспективы развития. – М.: РАН, 2003. – С. 119 – 121.
115. Кастельс М. Информационная эпоха. Экономика, общество и культура
/ Пер. с англ. под ред. О.И. Шкаратана. – М.: ГУ ВШЭ, 2000. – 608 с.
116. Кибернетические системы ценозов: синтез и управление. Труды междисциплинарного семинара. – М.: Наука, 1991. – 105 с.
117. Кларк А. Свидание с Рамой. – М.: Эксмо – Домино, 2010. – 688 с.
118. Кларк Дж. Б. Распределение богатства. – М.: Экономика, 1992. – 446 с.
119. Козлов Б.И. Возникновение и развитие технических наук. Опыт историко-теоретического исследования. – Л.: Наука, 1988. – 248 с.
120. Козлов Б.И. Вклад Академии наук в индустриализацию России // Вестник РАН. – М.: РАН, 2000. – № 12. – С. 1059 – 1068.
121. Кондратьев Н.Д. Избранные сочинения. – М.: Издательство Экономика, 1993. – 543 с.
122. Копнин П.В. Проблемы диалектики как логики и теории познания. –
М.: Издательство Мысль, 1982. – 297 с.
123. Кочетов Э.Г. Глобалистика. Как геоэкономика, как реальность, как мироздание: Новый ренессанс – истоки и принципы его построения, фун-

– 452 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

даментальные опоры, теоретический и методологический каркас. – М.:
Издательство Прогресс, 2001. – 704 с.
124. Крылов Ю.К., Кудрин Б.И. Целочисленное аппроксимирование ранговых распределений и идентификация техноценозов. – Вып. 11. Ценологические исследования. – М.: Издательство Центра системных исследований, 1999. – 80 с.
125. Кудрин А.И. Очерки полевого учета. – Вып. 6. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1997. – 216 с.
126. Кудрин Б.И. Введение в технетику. – Томск: ТГУ, 1993. – 552 с.
127. Кудрин Б.И. Символизм и основы технетики (становление неклассического мышления). – Томск: Издательство ТГУ, 1993. – 43 с.
128. Кудрин Б.И., Жилин Б.В. и др. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств. – Тула:
Приокское книжное издательство, 1994. – 122 с.
129. Кудрин Б.И. Античность. Символизм. Технетика. – М.: Издательство
Электрика, 1995. – 120 с.
130. Кудрин Б.И. Зачем технарию Платон. – М.: Электрика, 1996. – 216 с.
131. Кудрин Б.И. Технетика: новая парадигма философии техники (третья
научная картина мира). – Томск: Издательство ТГУ, 1998. – 40 с.
132. Кудрин Б.И., Федяев Д.М. Техническая реальность в ХХI веке. – Омск:
Издательство Омского ГПУ, 1999. – 68 с.
133. Кудрин Б.И., Фуфаев В.В. Статистические таблицы временных рядов
Н-распределения. Справочник. – Т. 1. Электрооборудование. – Вып. 13.
Ценологические исследования. – Абакан: Издательство Центра системных исследований, 1999. – 400 с.
134. Кудрин Б.И., Фуфаев В.В. Статистические таблицы временных рядов
Н-распределения. Справочник. – Т. 2. Электрооборудование. – Вып. 17.
Ценологические исследования. – Абакан: Издательство Центра системных исследований, 1999. – 166 с.
135. Кудрин Б.И., Розин В.М. Разговор технария и гуманитария в поезде
«Лена – Москва» о философии техники и не только о ней: 2-е изд.,
испр. – М.: Издательство Электрика, 2000. – 32 с.
136. Кудрин Б.И. Организация, построение и управление электрическим хозяйством на основе теории больших систем. – Вып. 24. Ценологические исследования. – М.: Издательство Центра системных исследований, 2002. – 368 с.
137. Кудрин Б.И. Прав ли проф. Строев. На пути ценологических исследований зажжен красный свет. – Вып. 20. Ценологические исследования.
– М.: Центр системных исследований, 2002. – 212 с.
138. Кудрин Б.И. Классика технических ценозов. Общая и прикладная ценология. – Вып. 31. Ценологические исследования. – Томск: Изд-во
ТГУ – Центр системных исследований, 2006. – 220 с.

– 453 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

139. Кудрин Б.И. Основания постнеклассической философии техники: философия технетики. – Вып. 36. Ценологические исследования. – М.:
Издательство Технетика, 2007. – 196 с.
140. Кудрин Б.И., Гамазин С.И., Цырук С.А. Электрика: Классика. Вероятность. Ценология. – Вып. 34. Ценологические исследования. – М.: Издательство Технетика, 2007. – 348 с.
141. Кудрин Б.И., Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г. Ценологический ранговый
анализ в электрике. – Вып. 40. Ценологические исследования. – М.:
Издательство Технетика, 2008. – 116 с.
142. Кузаков В.К. Очерки развития естественнонаучных и технических
представлении на Руси в X – XVII вв. – М.: Наука, 1976. – 256 с.
143. Кун Т. Структура научных революций. – М.: Прогресс, 1975. – 288 с.
144. Ланге О. Введение в эконометрику. – М.: Прогресс, 1964. – 295 с.
145. Лапшин И.И. Философия изобретения и изобретение в философии:
Введение в историю философии. – М.: Республика, 1999. – 399 с.
146. Левич А.П. Теория множеств, язык теории категорий и их применение
в теоретической биологии. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1982. – 190 с.
147. Левич А.П. Энтропия как мера структурированности сложных систем //
Труды семинара «Время, хаос и математические проблемы». – М.:
ИМИСС МГУ им. М.В. Ломоносова, 2000. – Вып. 2. – С. 163 – 176.
148. Лем Ст. Сумма технологии. – М.: Издательство АСТ, 2004. – 668 с.
149. Ленк Х. Размышления о современной технике / Пер. с нем. под ред.
В.С. Степина. – М.: Аспект Пресс, 1996. – 183 с.
150. Лисеев И.К., Карпинская Р.С., Огурцов А.П. Философия природы: Коэволюционная стратегия. – М.: Интерпракс, 1995. – 352 с.
151. Лозенко В.К., Козлов Д.О. Как самому провести рекламную кампанию
в Интернет? – М.: Издательство МЭИ , 2000. – 206 с.
152. Лосев А.Ф. Очерки античного символизма и мифологии. – М.: Издательство Мысль, 1993. – 959 с.
153. Лосев А.Ф. Античная литература: Учебник для высшей школы. 7-е
изд., стереотип. – М.: Издательство ЧеРо, 2005. – 543 с.
154. Любищев А.А. Линии Демокрита и Платона в истории культуры. – М.:
Издательство Электрика, 1997. – 408 с.
155. Любищев и проблемы формы, эволюции и систематики организмов. –
Вып. 23. Ценологические исследования. – М.: Московское общество
испытателей природы – Центр системных исследований, 2003. – 188 с.
156. Майзель И.А. Естественнонаучное и социогуманитарное познание:
специфика и проблема единства / Методология гуманитарного знания в
перспективе XXI века: Серия «Symposium». – Вып. 12. – СПб.: СанктПетербургское философское общество, 2001. – C. 81 – 83.
157. Малинецкий Г.Г. Синергетика: Будущее мира и России / Серия «Синергетика: От прошлого к будущему. Будущая Россия». – М.: Издательство ЛКИ, 2008. – 384 с.

– 454 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

158. Мамфорд Л. Техника и природа человека // Новая технократическая
волна на Западе. – М.: Прогресс, 1986. – С. 225 – 239.
159. Мамфорд Л. Миф машины. Техника и развитие человечества. – М.: Издательство Логос, 2001. – 408 с.
160. Маркс К. Капитал. – Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. Изд. 2-е. – М.:
Политиздат, 1960 – Т. 23. – Глава XIII «Машины и крупная промышленность». – С. 382 – 396.
161. Маркузе Г. Эрос и цивилизация. Одномерный человек: Исследование
идеологии развитого индустриального общества / Пер. с англ. А.А.
Юдина. – М.: Издательство ACT, 2002. – 526 с.
162. Математическое описание ценозов и закономерности технетики. Философия и становление технетики. – Вып. 1, 2. Ценологические исследования. – Абакан: Центр системных исследований, 1996. – 452 с.
163. Матюнина Ю.В., Шевякова Н.Н., Вихров М.Е. Мониторинг электропотребления на региональном уровне / Энергетика – 2008: Инновации,
решения, перспективы. – Казань: КГЭУ, 2008. – С. 256 – 259.
164. Мейен С.В., Шрейдер Ю.А. Методологические основы теории классификации // Вопросы философии. – М.: Издательство АН СССР, 1976. –
№ 12. – С. 67 – 79.
165. Мейен С.В. Введение в теорию стратиграфии. – М.: Издательство
Наука, 1989. – 216 с.
166. Мелещенко Ю.С. Человек, общество, техника. – Л.: Издательство Лениздат, 1965. – 344 с.
167. Мелещенко Ю.С. Техника и закономерности ее развития. – Л.: Издательство Лениздат, 1970. – 248 с.
168. Митрофанов В.В. От технологического брака до научного открытия. –
СПб.: Ассоциация ТРИЗ Санкт-Петербурга, 1998. – 395 с.
169. Митчем К. Что такое философия техники? – М.: Издательство Аспектпресс, 1995. – 149 с.
170. Надтока И.И., Седов А.В. Системы контроля, распознавания и прогнозирования электропотребления: Модели, методы, алгоритмы и средства. – Ростов-на-Дону: Издательство Рост. ун-та, 2002. – 320 с.
171. Негодаев И.А. Философия техники. – Ростов-на-Дону: Издательский
Центр ДГТУ, 1997. – 562 с.
172. Нейсбит Дж. Мегатренды. – М.: ACT – НПП «Ермак», 2003. – 380 с.
173. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. – М.: Мир, 1990. – 342 с.
174. Новая технократическая волна на западе: Сборник статей. – М.: Издательство Прогресс, 1986. – 451 с.
175. Новая постиндустриальная волна на Западе. Антология / Под ред. В.Л.
Иноземцева. – М.: Издательство Academia, 1999. – 640 с.
176. Одум Г., Одум Э. Энергетический базис человека и природы. – М.: Издательство Прогресс, 1978. – 436 с.
177. Одум Ю. Основы экологии. – М.: Издательство Мир, 1975. – 420 c.

– 455 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

178. Ойзерман Т.И. Проблемы историко-философской науки. – М.: Издательство Мысль, 1969. – 398 с.
179. Ойзерман Т.И. Философия как история философии. – СПб.: Издательство Алетейя, 1999. – 447 с.
180. Онтология и гносеология технической реальности. – Вып. 5. Ценологические исследования. – М.: Издательство Центра системных исследований, 1998. – 252 с.
181. Орлов Ю.К. Статистическое моделирование речевых потоков // Вопросы кибернетики. – Вып. 41. Статистика речи и автоматический анализ
текста: Под ред. Р.Г. Пиотровского. – М.: АН СССР, 1978. – С. 66 – 99.
182. Ортега-и-Гассет Х. Избранные труды. – М.: Весь мир, 1997. – 770 с.
183. Ортега-и-Гассет Х. Восстание масс // Вопросы философии. – № 3. – М.:
Издательство Наука, 1989. – С. 119 – 154.
184. Ортега-и-Гассет Х. Размышления о технике // Вопросы философии. –
№ 10. – М.: Издательство Наука, 1993. – С. 32 – 68.
185. Осипов Ю.М. Опыт философии хозяйства. – М.: МГУ, 1990. – 372 с.
186. Пантелеев В.И. Основы теории электрической тяги. – Красноярск: Издательство КГТУ, – Ч. 1.: 1999. – 115 с.; – Ч. 2.: 2003. – 111 с.
187. Парето В. Компендиум по общей социологии / Науч. ред. пер. М.С.
Ковалева. – 2-е изд. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2008. – 576 с.
188. Парис К. Техника и философия. – М.: Высшая школа, 1995. – 367 с.
189. Пешков И.В. М.М. Бахтин: от философии поступка к риторике поступка. – М.: Издательство Лабиринт, 1996. – 176 с.
190. Платон. Сочинения в четырех томах. – Тт. 1, 2, 3, 4. – М.: Мысль, 1994.
– 860 с.; 1993. – 528 с.; 1994. – 656 с.; 1994. – 830 с.
191. Половинкин А.И. Законы строения и развития техники. – Волгоград:
Издательство ВПИ, 1985. – 202 с.
192. Половинкин А.И. Теория проектирования новой техники: Закономерности техники и их применение. – М.: Информэлектро, 1991. – 348 с.
193. Попкова Н.В. Философия техносферы. – М.: ЛКИ, 2008. – 344 с.
194. Попов М.Х. Терминологический словарь по технетике. – Вып. 41. Ценологические исследования. – М.: Технетика, 2009. – 392 с.
195. Поппер К. Неоконченный поиск. Интеллектуальная автобиография. –
М.: Издательство Эдиториал УРСС, 2000. – 256 с.
196. Поппер К. Объективное знание. Эволюционный подход / Пер. с англ.
Д.Г. Лахути. – М.: Издательство Эдиториал УРСС, 2002. – 384 с.
197. Поппер К. Предположения и опровержения: Рост научного знания /
Пер. с англ. А.Л. Никифорова, Г.А. Новичковой. – М.: Издательство
АСТ – НПП Ермак, 2004. – 638 с.
198. Пригожин И. Философия нестабильности // Вопросы философии. – М.:
Издательство Наука, 1991. – № 6. – С. 46 – 52.
199. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с
природой. – М.: Едиториал УРСС, 2003. – 312 с.

– 456 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

200. Прими красную таблетку: Наука, философия и религия в «Матрице» /
Под ред. Г. Йефферета. – М.: Ультра Культура, 2003. – 312 с.
201. Проблемы методологии постнеклассической науки / Отв. ред. Е.А.
Мамчур. – М.: Издательство ИФРАН, 1992. – 199 с.
202. Прокопчик В.В. Повышение качества электроснабжения и эффективность работы электрооборудования предприятий с непрерывными технологическими процессами. – Гомель: Гомельский государственный
технический университет имени П.О. Сухого, 2002. – 283 с.
203. Пуанкаре А. О науке / Под ред. Л.С. Понтрягина. – М.: Издательство
Наука, 1989. – 552 с.
204. Пфаненштиль И.А. Современные процессы глобализации в системе
основных проектов науки. – Красноярск: СФУ, 2006. – 350 с.
205. Ракитов А.И. Философия компьютерной революции. – М.: Издательство Политиздат, 1991. – 287 с.
206. Ракитов А.И. Будущее России: Социально-технологическая модель //
Общественные науки и современность. – М.: Издательство Президиума
РАН, 1996. – № 2. – С. 5 – 11.
207. Ракитов А.И. Наука и устойчивое развитие общества // Общественные
науки и современность. – М.: РАН, 1997. – № 4. – С. 5 – 11.
208. Рапп Ф. Философия техники: Обзор // Философия техники в ФРГ. – М.:
Издательство Прогресс, 1989. – 528 с.
209. Рашевский Н.П. Организмические множества: Очерк общей теории
биологических и социальных организмов / Исследования по общей
теории систем. – М.: Прогресс, 1969. – С. 442 – 461.
210. Режабек Е.Я. В поисках рациональности: Статьи разных лет. – М.:
Академический Проект, 2007. – 383 с.
211. Ридлер А. Цели высших технических школ / Бюллетени политехнического общества. – СПб.: Имп. техн. училище, 1901. – № 3. – С. 133.
212. Розин В.М. Философия техники. От египетских пирамид до виртуальных реальностей: Учебник для вузов. – М.: NOTA BENE, 2001. – 456 с.
213. Розин В.М. Методология: Становление и современное состояние. – М.:
Издательство МПСИ, 2006. – 414 с.
214. Розин В.М. Мышление и творчество – М.: ПЭР СЭ, 2006. – 360 с.
215. Сергеев А.Г. Творчество техноэволюции // Журнал «Вокруг света». –
М.: Издательство Вокруг света, 2009. – № 9. – С. 130 – 138.
216. Сидоров А.Ю. Ответственность инженера в современном обществе //
Динамика техносферы: социокультурный контекст / Под ред. Н.Г. Багдасарьян. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. – С. 95 – 113.
217. Симоненко О.Д. Сотворение техносферы: Проблемное осмысление истории техники. – М.: Издательство SvR-Аргус, 1994. – 111 с.
218. Сколимовски Х. Философия техники как философия человека // Новая
технократическая волна на Западе. – М.: Прогресс, 1986. – С. 247.
219. Смит А. Теория нравственных чувств. – М.: Республика, 1997. – 351 с.

– 457 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

220. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. – М.:
Издательство Эксмо, 2007. – 960 с.
221. Спиркин А.Г. Философия: Учебник для вузов. – М.: Издательство Гардарики, 1999. – 815 с.
222. Спиркин А.Г. Философия: Учебник для технических вузов. – М.: Издательство Гардарики, 2000. – 368 с.
223. Ставцев С.Н. Введение в философию Хайдеггера / Серия «Мир культуры, истории и философии». – СПб.: Издательство Лань, 2000. – 192 с.
224. Становление философии техники: Техническая реальность и технетика. – Вып. 3. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1997. – 248 с.
225. Степин В.С., Горохов В.Г., Розов М.А. Философия науки и техники. –
М.: Издательство Контакт-Альфа, 1995. – 384 с.
226. Степин В.С. Теоретическое знание. – М.: Издательство Прогресс –
Традиция, 2000. – 744 с.
227. Степин В.С. Философия науки. Общие проблемы – М.: Издательство
Гардарики, 2005. – 384 с.
228. Тейяр де Шарден П. Феномен человека: Сб. очерков и эссе / Сост. и
предисл. В.Ю. Кузнецов. – М.: Издательство ACT, 2002. – 553 с.
229. Теория эволюции: Наука или идеология. – Вып. 7. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1998. – 320 с.
230. Технетика и семиотика. – Вып. 21. Ценологические исследования. –
М.: Центр системных исследований, 2004. – 268 с.
231. Техническая реальность в ХХI веке. – Вып. 8. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1999. – 256 с.
232. Техническое творчество: Теория, методология, практика. Энциклопедический словарь-справочник. – М.: Информсистема, 1995. – 408 с.
233. Техногенная самоорганизация. – Вып. 25. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 2004. – 248 с.
234. Техногенная самоорганизация и математический аппарат ценологических исследований. – Вып. 28. Ценологические исследования. – М.:
Центр системных исследований, 2005. – 516 с.
235. Техноценоз как наличное бытие и наука о технической реальности. –
Вып. 16. Ценологические исследования. – Абакан: Издание Центра системных исследований, 1998. – 180 с.
236. Тоффлер Э. Будущее труда // Новая технократическая волна на Западе.
– М.: Прогресс, 1986. – С. 255.
237. Тоффлер Э. Шок будущего. – М.: Издательство ACT, 2002. – 557 с.
238. Тоффлер Э. Третья волна. – М.: Издательство ACT, 2004. – 784 с.
239. Трансцендентность и трансцендентальность техноценозов и практика
Н-моделирования (будущее инженерии). – Вып. 12. Ценологические
исследования. – М.: Центр системных исследований, 2000. – 320 с.

– 458 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

240. Трубников Б.А. Закон распределения конкурентов // Журнал «Природа». – М.: РАН, 1993. – № 11. – С. 3 – 13.
241. Трубников Б.А., Трубникова О.Б., Бялко А.В. Эмпирический «Закон
Парето – Ципфа – Кудрина» и общая теория конкуренции // Общая и
прикладная ценология. – М.: Наука и техн., 2007. – № 4. – С. 20 – 24.
242. Философия Канта и современность. – М.: Мысль, 1974. – 469 с.
243. Философия Мартина Хайдеггера и современность: Сборник статей. –
М.: Наука, 1991. – 253 с.
244. Философия математики и технических наук: Учебное пособие для вузов / Под общ ред. С.А. Лебедева. – М.: Академ. проект, 2006. – 779 с.
245. Философия техники в ФРГ / Сост. Ц.Г. Арзаканян, В.Г. Горохов. – М.:
Издательство Прогресс, 1989. – 528 с.
246. Философия техники: классическая, постклассическая, постнеклассическая. Словарь. – Вып. 37. Ценологические исследования. – М.: Издательство Технетика, 2008. – 180 с.
247. Философские основания технетики. I. Православие и современная техническая реальность. II. Онтология технической реальности и понятийное сопровождение ценологического мировоззрения. III. Математический аппарат структурного описания ценозов и гиперболические
Н-ограничения. – Вып. 19. Ценологические исследования. – М.: Центр
системных исследований, 2002. – 628 с.
248. Философский словарь / Под ред. И.Т. Фролова. – М.: Издательство Политиздат, 1991. – 560 с.
249. Философский энциклопедический словарь. – М.: Издательство Советская энциклопедия, 1983. – 783 с.
250. Фома Аквинский. Сумма теологии. – Киев: Издательство Эльга – НикаЦентр, 2005. – 576 с.
251. Фуфаев В.В. Ценологическое влияние на электропотребление предприятия. – Вып. 10. Ценологические исследования. – Абакан: Издательство Центра системных исследований, 1999. – 124 с.
252. Фуфаев В.В. Ценологическое определение параметров электропотребления, надежности, монтажа и ремонта электрооборудования предприятий региона. – М.: Центр системных исследований, 2000. – 320 с.
253. Хабермас Ю. Будущее человеческой природы: На пути к либеральной
евгенике? / Пер. с нем. М.Л. Хорькова. – М.: Весь Мир, 2002. – 144 с.
254. Хабермас Ю. Философский дискурс о модерне / Пер. с нем. – М.: Издательство Весь Мир, 2003. – 416 с.
255. Хайдеггер М. Введение в метафизику / Пер. с нем. Н.О. Гучинской. –
СПб.: Издательство НОУ ВРФШ, 1998. – 301 с.
256. Хайдеггер М. Время и бытие: Статьи и выступления / Пер. с немецкого. – М.: Издательство Республика, 1993. – 447 с.
257. Хайтун С.Д. Проблемы количественного анализа науки. – М.: Издательство Наука, 1989. – 280 с.

– 459 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

258. Хайтун С.Д. Механика и необратимость. – М.: Янус, 1996. – 448 с.
259. Хайтун С.Д. Мои идеи. – М.: Издательство Агар, 1998. – 240 с.
260. Хантингтон С. Столкновение цивилизаций. – М.: АСТ, 2002. – 603 с.
261. Хинчин А.Я. Предельные законы для сумм независимых случайных
величин. – М.: Издательство ОНТИ, 1938. – 116 с.
262. Хубка В. Теория технических систем. – М.: Мир, 1987. – 208 с.
263. Хунинг А. Инженерная деятельность с точки зрения этической и социальной ответственности // Философия техники в ФРГ. – М.: Издательство Прогресс, 1989. – С. 406.
264. Чайковский Ю.В. Элементы эволюционной диатропики. – М.: Издательство Наука, 1990. – 272 с.
265. Чайковский Ю.В. О природе случайности. – Вып. 18. Ценологические
исследования. – М.: Центр системных исследований, 2001. – 279 с.
266. Чайковский Ю.В. Эволюция. – Вып. 22. Ценологические исследования.
– М.: Центр системных исследований – ИИЕТ РАН, 2003. – 472 с.
267. Чайковский Ю.В. О природе случайности. – 2-е изд., испр. и доп. –
Вып. 27. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований – ИИЕТ РАН, 2004. – 280 с.
268. Чебанов С.В. Полный цикл деятельности и рефрен Н-распределений:
описывается ли Б.И. Кудриным рекультивация? // Техногенная самоорганизация и математический аппарат ценологических исследований. –
Вып. 28. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 2005. – С. 60 – 65.
269. Чебанов С.В. Естественные классификации и глобализация // Вызовы
глобализации в начале ХХI века. – Ч. II. – СПб., 2006. – С. 54 – 59.
270. Черняк В.З. История и философия техники: Пособие для аспирантов. –
М.: Издательство КНОРУС, 2006. – 576 с.
271. Чирков Ю.Г. Дарвин в мире машин. – Вып. 14. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1999. – 272 с.
272. Чирков Ю.Г. Шифр Апокалипсиса. Книга катастроф. – М.: Издательство Грифон, 2006. – 352 с.
273. Шаповалов В.Ф. Философия науки и техники. – М.: Издательство
ФАИР-ПРЕСС, 2004. – 320 с.
274. Шаповалов Е.А. Общество и инженер: Философско-социологические
проблемы инженерной деятельности. – Л.: Издательство Ленинградского университета, 1984. – 181 с.
275. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: Искусство и наука. –
М.: Издательство Мир, 1978. – 417 с.
276. Шмальгаузен И.И. Пути и закономерности эволюционного процесса. –
М.: Издательство АН СССР, 1939. – 232 с.
277. Шмальгаузен И.И., Завадский К.М., Сетров М.И. и др. Философские
проблемы современной биологии: Сборник статей / Под редакцией
А.С. Мамзина. – Л.: Наука, 1966. – 247 с.

– 460 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

278. Шмальгаузен И.И. Кибернетические вопросы биологии. – Новосибирск: Наука – сибирское отделение, 1968. – 224 с.
279. Шпенглер О. Закат Европы. – М.: Мысль, 1994. – Т. 2. – 536 с.
280. Шпенглер О. Человек и техника // Культурология XX века. – М.: Издательство Университетская книга, 1995. – С. 454 – 492.
281. Шрейдер Ю.А. Присущ ли машине разум? // Вопросы философии – М.:
Издательство Наука, 1975. – № 2. – С. 82 – 89.
282. Шрейдер Ю.А. Социокультурные и технико-экономические аспекты
развития информационной среды // Информатика и культура. – Новосибирск: Наука. Сибирское отделение, 1990. – С. 50 – 82.
283. Шрейдер Ю.А. Ранговые распределения как системное свойство // Математическое описание ценозов и закономерности технетики. – Вып. 1.
Ценологические исследования. – Абакан: Издательство Центра системных исследований, 1996. – С. 33 – 42.
284. Шубас М.Л. Инженерное мышление и научно-технический прогресс:
Стиль мышления, картина мира, мировоззрение. – Вильнюс: Издательство Минтис, 1982. – 173 с.
285. Шухардин С.В. История науки и техники. – М.: Наука, 1974. – 152 с.
286. Шухардин С.В., Кузин А.А. Теоретические аспекты современной
научно-технической революции. – М.: Наука, 1980. – 144 с.
287. Шухардин С.В. Техника в ее историческом развитии (70-е годы XIX –
начало XX в.) / Отв. ред. С.В. Шухардин. – М.: Наука, 1982. – 511 с.
288. Щапова Ю.Л. Введение в вещеведение: Естественнонаучный подход к
изучению древних вещей: Учебное пособие. – М.: МГУ, 2000. – 144 с.
289. Щапова Ю.Л. Археологическая эпоха. Хронология, периодизация, теория, модель. – М.: Издательство КомКнига, 2005. – 192 с.
290. Щапова Ю.Л. Структурная эволюционная модель техноценоза // Общая и прикладная ценология. – М.: Издательство Наука и технологии,
2007. – № 5. – С. 34 – 38.
291. Щуров В.А. Техника в мире человека, человек в мире техники // Мир
человека. – Н. Новгород: Издательство Вехи, 1993. – С. 102 – 115.
292. Щуров В.А. Новый технократизм. Феномен техники в контексте духовного производства: Монография. – Н. Новгород: Издательство Нижегородского университета, 1995. – 114 с.
293. Эйнштейн А. Собр. научн. трудов: В 4 т. – М.: Наука, 1967. – Т. IV.
Статьи, рецензии, письма. Эволюция физики. – 600 с.
294. Эллюль Ж. Другая революция // Новая технократическая волна на Западе. – М.: Издательство Прогресс, 1986. – С. 151.
295. Эллюль Ж. Технологический блеф // Это человек: Антология. – М.:
Издательство Высшая школа, 1995. – С. 268.
296. Энгельмейер П.К. Технический итог XIX века. – М.: Издательство Типография К.А. Казначеева, 1898. – 107 с.

– 461 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

297. Энгельмейер П.К. Философия техники. – М.: Современная философия,
1912. – Вып. 1. – 96 с.; Вып. 2. – 160 с.; Вып. 3. – 94 с.
298. Энгельмейер П.К. Задачи философии техники // Бюллетени политехнического общества. – СПб.: Имп. техн. училище, 1913. – № 2. – С. 113.
299. Энгельмейер П.К. В защиту общих идей в технике // Вестник инженеров. – СПб.: Всерос. ассоц. инженеров, 1915. – № 3. – С. 99.
300. Эспинас А. История политико-экономических доктрин. – СПб.: Типография Человеколюбивого общества, 1905. – 226 с.
301. Эспинас А. История экономических учений. – СПб.: Издательство
ELIS, 1998. – 183 с.
302. Южанников А.Ю. Золотое сечение в техноценозах и системах электроснабжения. – Красноярск: Издательство Поликор, 2009. – 288 с.
303. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки. – М.:
Издательство Наука, 1986. – 352 с.
304. Ясперс К. Смысл и назначение истории: Пер. с нем. М.И. Левиной. –
М.: Издательство Политиздат, 1991. – 528 с.
305. Bak P. How Nature Works: The Science of Self Organized Criticality. –
New York: Springer-Verlag Inc., 1996. – 212 p.
306. Basil W. Darwin and Butler. Two versions of evolution: The Hibbert Lectures. – London: Chatto & Windus, 1960. – 130 p.
307. Bertalanfy I. An Outline of General System Theory / British J. for Phil. of
Sci, 1950. – Vol. 1, N 2. – P. 134 – 165.
308. Bradford S.C. Documentation. – L.: Crosly Lockwood, 1948. – 156 p.
309. Butler S. Erewhon. – London: Penguin Books, 1970. – 170 p.
310. Dessauer F. Philosophie der Technik. Das Problem der Realisierung. –
Bonn: Cohen, 1927. – 180 s.
311. Dessauer F. Seele im Bannkreis der Technik (mit X. von Hornstein). – Freiburg i. Breisgau: Otto Walter AG Olten, 1945. – 288 s.
312. Dessauer F. Streit um die Technik. – Fr. am M.: Knecht, 1956. – S. 224ff.
313. DuBois-Reymond A. Erfindung und Erfinder. – Berlin: Springer, 1906. –
S. 159; Zit.: Jokisch R. Techniksoziologie. – F.a.M., 1982. – S. 394 – 408.
314. Eyth M. Poesie und Technic // Zeitschrift des Vereines deutscher Ingenieure. – Berlin, 1904. – N 48. – S. 1129 – 1134.
315. Gutzmore С. Science and Pseudo-Science: Aspects of the Class Struggle in
the Sphere of Philosophy. – London: Marxism Today, 1972. – 267 p.
316. Habermas J. Technik und Wissenschaft als «Ideologic». – Frankfurt am
Main: Suhrkamp Verlag, 1968. – 184 s.
317. Habermas J. The Structural Transformation of the Public Sphere: An Inquiry
into a Category of Bourgeois Society. – Cambridge: Polity, 1989. – 405 р.
318. Habermas J. Der philosophische Diskurs der Moderne. Zwolf Vorlesungen
// 5 Aufl. – Frankfurt am Mein: Suhrkamp Verlag, 1996. – 449 s.
319. Kapp E. Grundlinien einer Philosophie der Technik. – Braunschweig: Georg
Westermann, 1877. – 360 s.

– 462 –

В.И. Гнатюк, 2014

Список литературы

320. Kitnzle O. Die Grundpfeiler der Fertigungstechnik. – VDI – Zeitschrift,
1956. – Nr. 23. – S. 1386.
321. Lenk H. Philosophie im technologischen Zeitalter. – Stuttgart, 1970, – S. 98.
322. Lotka A. The frequency distribution of scientific productivity // J. Wash.
Acad. Sci., 1926. – Vol. 16. – P. 317 – 323.
323. Machlup F. Knowledge: Its Creation, Distribution, and Economic Significance: – Vol. III: The Economics of Information and Human Capital. –
Princeton, NJ: Princeton University Press, 1984. – 388 p.
324. Mandelbrot B. Les objects fractals: forme, hazard et dimension. – Paris:
Flammarion, 1975. – 192 a.
325. Mumford L. Technics and Civilization. – N.Y.: Harcourt, Brace and Word,
Inc., 1963. – 218 p.
326. Reich R. The Work of Nations: Preparing Ourselves for 21st Century Capitalism. – New York: Vintage, 1991. – 425 р.
327. Robertson D.S. The information revolution // Communication Pres. – N. Y.,
1990. – V. 17. – N 2. – P. 235 – 254.
328. Rostow W. The stades of economic growth: A non-communist manifesto. –
Cambridge: Cambridge univ. Press, 1960. – 178 p.
329. Schiller Н. Information Inequality: The Deepening Social Crisis in America.
– New York: Routledge, 1996. – 458 p.
330. Shannon C.E. A mathematical theory of communications // Bell System
Technical Journal. – Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 1948.
– V. 27. – P. 623 – 656.
331. Skolimowski H. Philosophy of Technology as a Philosophy of Man. – In:
The History and Philosophy of Technology. – Ed. G. Bugliarello a. D. В.
Doner Chicago: University of Illinois Press, 1979. – P. 325 – 336.
332. Spengler O. Der Mensch und die Technik: Beitrag zu einer Philosophie des
Lebens. – Paderborn: Voltmedia, 2008. – 160 s.
333. The Concise Oxford Dictionary of Sociology / Ed. by G. Marshall. – Oxford, N.Y.: Oxford Univer. Press, 1996. – 253 p.
334. Turing A. The chemical basis of morphogenesis // Ph. l. Trans. Roy. Soc. L.
1952. – V. 237, – P. 137 – 230.
335. Ure A. A dictionary of Arts, Manufactures and Mines. – London: Longman,
Orme, Brown, Greene, & Longmans, 1839. – 1334 p.
336. Urry J. Sociology beyond Societies: Mobilities for the Twenty-first Century.
– Routledge, 2000. – 358 р.
337. Waldrop M. Complexity: The emerging science at the edge of order and
chaos. – New York: Simon & Schuster, 1992. – 384 p.
338. Zipf G.K. Human behavior and the prince of least effort. – Massachusetts:
Addison Wesley Press, 1949. – 574 p.
339. Zschimmer E. Philosophie der Technik: Vom Sinn der Technik und Kritik
des Unsinns uber die Technik. – Stuttgart: Bibliolife, 2009. – 192 s.

– 463 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКИЙ СЛОВАРЬ
Предлагаемый перечень терминов и определений составлен на основе анализа значительного количества книг, сайтов, энциклопедий, справочников и других источников информации (в т.ч. – Википедии). Часть
терминов напрямую заимствованы автором (иногда с незначительными
изменениями) у следующих крупных ученых: Б.И. Кудрин, Б.В. Жилин,
О.Р. Кивчун, О.Е. Лагуткин, А.П. Левич, Д.В. Луценко, Ю.В. Матюнина,
И.И. Надтока, А.С. Некрасов, М.Г. Ошурков, В.И. Пантелеев, М.Х. Попов,
В.В. Фуфаев, С.Д. Хайтун, Ю.В. Чайковский, С.В. Чебанов и др.
Автором существенно дополнены следующие термины и определения: Антропоцентризм, Бог, Информация, Мегаценоз, Минимакс, Нормирование, Нравственность, Оптимизация номенклатурная, Оптимизация
параметрическая, Потенциал энергосбережения, Прогнозирование, Разум,
Ранговый анализ, Распределение видовое, Распределение гауссовое, Распределение ранговое, Распределение ципфовое, Ресурс, Случайность, Статистическое распределение, Таксис, Техника, Техническая реальность,
Технический прогресс, Топология, Техноценоз, Техноценологический
подход, Техноэволюция, Техноэтика, Управление, Ценологическая система, Человек, Эффективность и др.
Автором впервые введены в научный оборот следующие термины: Атрибуты исследования, ASR-анализ, ASR-отклонение, Бифуркационное ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению, Бифуркационный этап по электропотреблению, Бифуркация,
Вектор верификации, Взвешенная норма, Внешнее воздействие по электропотреблению, Временной интервал, Вторичная норма, Гауссовый доверительный интервал, Гипертехническая реальность, Гиперценоз, Гиперэтика, GZ-анализ, Детерминант реальности, Дифлекс-анализ, Добавочный
ресурс по электропотреблению, Доминирующий техноценоз, DC-анализ,
DC-ценоз, Закон оптимального построения техноценозов, ZP-анализ, ZPнормирование, ZP-план, ZP-планирование, Инерционное ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению, Инерционный этап по электропотреблению, Интервальное оценивание, Качество
нормы, Качество электропотребления, Коэффициент когерентности, Критерий близости нормы к нижней границе переменного доверительного интервала, Лидинговый параметр, Макроценоз, Метаценоз, Мониторинг конверсии, MC-прогнозирование, Нижняя граница переменного доверительного интервала, Оптимальное управление техноценозом, Оптимизация
норм, Параметрический синтез, Параметрическое нормирование, Показатель конверсии, Потенциал ресурсосбережения, Потенширование, Предельная норма, Предельный алгоритм нормирования, Проверка на Нраспределение, Пространственно-технологический кластер техноценоза,
Протоценоз, Ранговая топологическая мера (РТМ), Ранговая топология,
Региональный электротехнический комплекс, Режимное нормирование, R-

– 464 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

распределение, Системный доверительный интервал, ТЦ-алгоритм, ТЦкритерий, ТЦ-метод, ТЦ-оптимизация, Управление электропотреблением
техноценоза, Функционал (единичный) реальности.
Абиогенез – теория происхождения биологических организмов путем постепенного усложнения веществ неорганической природы (неживой
реальности) и возникновения сверхсложных биополимеров (нуклеиновые
кислоты, белки и др.), которым присущи основные свойства биологической реальности (наличие таксономической категории «вид», определяемой генетической информацией, принципиально неотделимой от особи).
Абстрагирование – способ образования научных понятий путем
мысленного отвлечения от несущественных для данной теории свойств,
связей и отношений изучаемого объекта.
Автоматизация – процесс осуществления производственных,
управленческих, проектировочных, исследовательских, бытовых и других
видов деятельности с помощью техники без непосредственного участия
человека; одно из наиболее важных направлений научно-технического
прогресса. По сути, в автоматизации проявляется необратимый процесс
развития технической реальности, превращения ее в самостоятельную, самоцельную высшую реальность окружающего мира.
Агностицизм – философское учение, отрицающее полностью или
частично возможность познания мира. Агностицизм проявляется и в отношении к техноценологическому подходу как отрицание предмета исследования (техноценоза) и специфической методологии (рангового анализа).
Агрегат – гауссовая математическая схема, предназначенная для отражения объектов в имитационной модели, характеризующаяся операторами входа, выхода, переходов и имитирующая реальный объект или процесс с помощью динамического пространства состояний, системы фазовых
траекторий, а также совокупности экзогенных и эндогенных переменных.
Адаптация – приспособление функций и строения биологических
(технических) организмов к условиям существования.
Аксиома – исходное положение какой-либо теории, лежащее в основе доказательств других положений этой теории, в пределах которой оно
принимается без доказательств.
Алгоритм – описание последовательности действий, преобразующих исходные данные в искомый результат; система операций, реализуемых по строго определенным правилам, которая после их выполнения
приводит к решению поставленной задачи; завершенный элемент стандартного описания компьютерной программы.
Алеатика – общая наука о случайном.
Альтернатива – необходимость выбора одной из двух или нескольких взаимоисключающих возможностей; каждая из исключающих друг
друга возможностей.

– 465 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Анализ – метод научного исследования, сводящийся к разделению
объекта на составные части и получению новых знаний на основе изучения
свойств этих составных частей. В методологии неотъемлем от синтеза.
Аномалия – отклонение от нормы, неправильность, ошибочность. В
ранговом анализе – отклонение эмпирических данных от канонической
кривой Н-распределения (определяемой законом оптимального построения
техноценозов) на расстояние, превышающее ширину гауссового разброса
параметров для соответствующего кластера.
Антропогенез – процесс возникновения и развития человека как разумного существа. В технократической концепции процесс развития человека рассматривается с момента возникновения технической реальности.
Антропоцентризм – философское воззрение, согласно которому человек есть центр и высшая цель мироздания. Впервые отрицается в рамках
технократической концепции осмысления реальности.
Ассортица – сосредоточение различающегося в одном техноценозе;
явление возникновения, одновременно существования и функционирования различных изделий (при близких требованиях и ограничениях на существование, одинаковость потребительских свойств, близость ценологических ниш); применение различающихся технологий для достижения одного результата, выпуска продукции одного вида; использование разных
материалов, технически взаимозаменяемых, во время построения и развития техноценоза; проявление многообразия в технической системе, ограниченной в пространстве и времени.
Атрибуты исследования – отвечающая принципам системности,
необходимости и достаточности уникальная взаимосвязанная совокупность формулировок, лаконично отражающая суть конкретной научноисследовательской работы. Обычно к атрибутам исследования относят:
объект, предмет, актуальность (практическую и теоретическую), научные
аспекты, цель, проблематику (научную задачу, научную проблему, научную гипотезу), тему, частные задачи (проблемные вопросы). Атрибуты исследования обычно дополняются план-проспектом, в котором частные задачи излагаются в форме взаимосвязанной совокупности названий глав и
параграфов научной работы, а также пояснительной запиской, в которой
отражаются актуальность исследования и научный задел соискателя.
Аттрактор – устойчивое состояние динамической системы. В процессе эволюции система стремится к аттрактору из всех других, неустойчивых, состояний. Математически пространство состояний системы, фазовое пространство, изображается объемом (поверхностью, линией), в котором аттрактор – поверхность, линия или точка – притягивает к себе траектории систем. Фазовое пространство может быть разбито на несколько областей притяжения разных аттракторов. Пример точечного аттрактора –
состояние покоя затухающих колебаний маятника. Пример циклического
аттрактора – численность животных в системе хищник-жертва.

– 466 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ASR-анализ – тонкая процедура рангового анализа, осуществляемая
на этапе нормирования с целью уточнения норм потребления ресурсов
объектов техноценоза. Реализация процедуры ASR-анализа заключается в
добавлении к прогнозируемому среднекластерному значению нормы потребления ресурса объекта соответствующей его рангу ASR-нормы. Одним
из наиболее эффективных методов определения ASR-нормы является предельный алгоритм нормирования.
ASR-отклонение – корректирующая добавка к лучшей вторичной
норме, учитывающая индивидуальные и системные свойства объектов.
Определяется с учетом отклонения значения лучшей вторичной нормы от
значения нижней или верхней границы переменного доверительного интервала (в зависимости от того, где расположено значение лучшей вторичной нормы) с учетом коэффициента управляющего воздействия. При этом
чем значительнее ASR-отклонение, тем используется большее значение
коэффициента управляющего воздействия.
База данных – упорядоченная совокупность данных (банк данных) и
система управления базой данных (СУБД), предназначенные для накопления, длительного хранения и использования.
Бактерии – одноклеточные биологические организмы, обычно диаметром около одного микрона. Бактерии – одни из самых старых, простых
и маленьких типов клеток.
Белок – полимер, в построении которого принимают участие 20
аминокислот (на самом деле больше, но другие аминокислоты появляются
в результате дополнительной химической модификации). Белки играют
основную роль в жизни клетки: формируют ее скелет, катализируют реакции, выполняют регуляторные и транспортные функции.
Белый шум – акустический шум, в котором колебания разной частоты имеют примерно одинаковую интенсивность. Понятие белого шума
находит применение в радиотехнике и математической статистике.
Биогеоценоз – однородный участок земной поверхности с определенным составом растительности, животных, микробной флоры и таких
абиотических компонентов, как минеральная часть почвы, приземной слой
атмосферы, солнечная радиация.
Биосфера – среда распространения биологической реальности на
Земле, охватывающая верхнюю часть литосферы, гидросферу и нижнюю
часть атмосферы, где биологические организмы (в т.ч. человек) образуют
целостную взаимосвязанную систему.
Биотехнология – достаточно бурно развивающаяся область научнотехнического прогресса, включающая разнообразный микробиологический
синтез, генетическую и клеточную инженерию, инженерную энзимологию;
наука об использовании биологических процессов в производстве.
Биоценоз – совокупность животных, растений, грибов и микроорганизмов, совместно населяющих участок суши или водоема; совокупность

– 467 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

живого, обитающего в определенном биотопе-участке земной поверхности, имеющем однотипные, абиотические условия среды (климат, рельеф и
др.), которые определяют его видовой состав.
Биоэтика – система норм нравственного поведения разума (биологического или технического) в отношении биологической реальности.
Бифуркационное ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению – распределение, параметры которого,
кроме предыстории, учитывают изменения в электропотреблении, происходящие на бифуркационном этапе за счет внешнего воздействия.
Бифуркационный этап по электропотреблению – промежуток
времени, на котором наблюдается выход тренда энтропии разностей рангов техноценоза за переделы тенденции энтропии разностей рангов.
Бифуркация – особый этап существования техноценоза, на котором
устойчивое развитие сменяется неустойчивым состоянием. Вместо одной
инерционной траектории возникают два или несколько новых (в т.ч. бифуркационных) путей возможного устойчивого развития. Выбор между
ними определяется малыми воздействиями со стороны систем управления
как самого техноценоза, так и внешних. Для анализа бифуркаций в области
оптимального управления электропотреблением водятся понятия двух ранговых параметрических распределений по электропотреблению: инерционного – параметры которого определяются исключительно временным
рядом предыстории развития техноценоза (в предположении, что бифуркация не происходит); бифуркационного – параметры которого, кроме
предыстории, учитывают изменения в электропотреблении, происходящие
в период бифуркации за счет внешнего воздействия. Таким образом, в
упрощенном варианте бифуркация по электропотреблению предполагает
только две траектории изменения электропотребления: инерционную и
бифуркационную. Суть бифуркации, с точки зрения процесса электропотребления, сводится к тому, что к совокупному электропотреблению техноценоза при инерционном варианте развития прибавляется (или вычитается) некоторая величина, называемая добавочным ресурсом и известная
нам из предварительного анализа содержания управляющего воздействия.
Очевидно, что при этом получается совокупное электропотребление техноценоза после начала бифуркации. Решение задачи получения бифуркационного распределения позволяет существенно уточнить все процедуры
оптимального управления электропотреблением (интервальное оценивание, прогнозирование, нормирование и потенширование), а также тонкие
дополнения к ним (дифлекс-, GZ-, ASR- и ZP-анализ). Основными задачами исследования электропотребления объектов техноценоза на бифуркационном этапе являются следующие: формирование временных интервалов, параметрическая фиксация и создание базы данных по электропотреблению; ранговый анализ объектов техноценоза по электропотреблению для
доступного количества временных интервалов и построение инерционного

– 468 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

рангового параметрического распределения техноценоза по электропотреблению; расчет разностей рангов для каждого объекта на каждом временном интервале; мониторинг энтропии разностей рангов для техноценоза в целом на каждом временном интервале; определение тренда и тенденции энтропии разностей рангов; фиксация точек начала и завершения бифуркации по электропотреблению; контроль инерционного и бифуркационного этапов по электропотреблению; оценка добавочного ресурса по
электропотреблению, возникающего как следствие внешнего управляющего воздействия и привносимого в техноценоз (изымаемого из него) в начале бифуркационного этапа; прогнозирование параметров и построение бифуркационного рангового параметрического распределения техноценоза
по электропотреблению; прогнозирование электропотребления объектов
техноценоза на бифуркационном этапе.
Бог. В современных религиях олицетворение верховной не зависящей ни от чего другого субстанции, наделенной высшим разумом, абсолютным совершенством, всемогуществом, сотворившей мир и управляющей им. В теизме – сверхъестественное существо, обладающее разумом и
волей и таинственным образом воздействующее на все материальные и
духовные процессы. В телеологической концепции – целеполагающее
начало, лежащее вне мира и вносящее цели в сотворенную реальность. В
пантеизме – безличное начало, находящееся не за пределами Природы, а
тождественное с нею. Для научной точки зрения наиболее близко понимание Бога как ускользающей и недостижимой для науки на данном уровне
развития онтологической первопричины, установившей абсолютно инвариантные космологические константы и фундаментальный закон, на основе которых наша Вселенная сформировалась и эволюционирует.
Большой взрыв – энергетический толчок, с которого началось, согласно наиболее распространенным современным космологическим представлениям, развитие Вселенной. Все вещество до Большого взрыва было
сосредоточено в минимальном исходном объеме, сингулярности. После
начального толчка возникло расширение пространства, занятого веществом, сопровождающееся его качественным преобразованием.
Бытие – философская категория, обозначающая реальность, существующую объективно, независимо от сознания человека.
Валовой национальный продукт (ВНП) – обобщающий экономический показатель, рассчитываемый в действующих рыночных ценах с
учетом сальдо платежного баланса, как совокупная стоимость конечных
товаров и услуг, произведенных на территории данной страны.
Вариофикация – целенаправленное делание различного; явление
ускоряющегося во времени изготовления и увеличивающегося количественно числа видов. Более общее понятие по отношению к ассортице.
Векторный ранговый анализ – раздел рангового анализа, основными инструментами которого выступают понятия параметрического ра-

– 469 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

диус-вектора и ранговой параметрической близости, с помощью которых
исследуется динамика в ранговом топологическом пространстве.
Верификация – проверка истинности теоретических положений,
установление достоверности опытным путем. В математической статистике – стандартная процедура проверки данных с целью выявления и устранения «выбросов» (некорректных, необъяснимых с точки зрения физического смысла данных), полученных в результате грубых ошибок персонала
или сбоев в работе технических средств. После выявления «выбросов»
процедура верификации предполагает их замену на данные, корректно полученные методами интерполяции, экстраполяции и прогнозирования. В
теории рангового анализа процедура верификации существенно усложняется, т.к. среди данных, относимых с точки зрения гауссовой статистики к
«выбросам», необходимо выявлять данные, хоть и выходящие за пределы
гауссового доверительного интервала, однако вполне корректные, но относящиеся к так называемым «аномальным» данным.
Взвешенная норма – норма объекта техноценоза по функциональному параметру, полученная путем линейной комбинации норм, рассчитанных различными методами, включая техноценологические, учитывающие системные свойства техноценоза и классические, учитывающие индивидуальные особенности объектов.
Вид – единичный эволюционирующий объект биологической реальности, информация о котором неотделима от биологических особей.
Вид технический – основная структурная единица в систематике
технических изделий, определяющая совокупность качественных и количественных характеристик, отражающих сущность однородной группы изделий, изготовленных по одной конструкторско-технологической документации. К общим признакам вида относятся: определенная численность;
тип организации; способность в процессе воспроизводства сохранять качественную определенность; дискретность; экологическая, экономическая и
географическая определенность; устойчивость; целостность (не различаются в отдельных случаях вид и понятие типоразмера, модели, марки, типа). Вид генотипический – комплект научной и проектно-конструкторской
документации, по которой изготовлено изделие как особь (и все возможные разновидности). Опираясь на понятие вид, можно говорить, что видовой генотип – это устройство изделия, его генетическая конституция, записанная документально, например, чертежи и другие документы, определяющие изделие (технологию, материалы и т.д.).
Виртуальная реальность – трехмерная аудиовизуальная объектная
среда, полученная с помощью интерактивных цифровых технологий. Не
имеет ничего общего с онтологическим понятием реальности, которое
применяется при определении ряда «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая – …».

– 470 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Виртуальный – возможный, такой, который может и должен быть
при определенных условиях. В компьютерной технике – созданный программными средствами и воспроизводимый с помощью аудиовизуальных
устройств вывода информации (с помощью техники).
Вирус – биорепликатор малых форм, состоящий из хорошо упакованной ДНК или РНК, который, будучи введенным в клетку хозяина, может ее разрушить или направить молекулярные механизмы на воспроизводство вирусов; компьютерная программа, разработанная с преступными
целями (компьютерный вирус, троянец, интернетчервь).
Внешнее воздействие по электропотреблению – привнесение или
изъятие из техноценоза добавочного ресурса по электропотреблению, происходящее на этапе бифуркации и, как правило, являющееся следствием
управленческих решений вышестоящей системы управления (в основном
организационно-штатных) или резких изменений параметров окружающей
среды (в основном погодных). В MC-прогнозировании внешнее воздействие на техноценоз понимается как следствие естественного поведения
техноценоза как точки на ранговой параметрической поверхности макроценоза, в который техноценоз входит в качестве MC-объекта.
Временной интервал – принятый в техноценозе промежуток времени между моментами условно одновременного снятия на всех объектах
учетных данных по электропотреблению (как правило – год, месяц, сутки,
час, полчаса, двадцать минут, минута и т.д.). Условно одновременно снятыми считаются все данные по электропотреблению, зафиксированные
один раз для каждого объекта техноценоза в любой момент на протяжении
всего временного интервала. Другими словами, полагается, что в течение
всего временного интервала параметр электропотребления объекта остается неизменным и равным его значению, зафиксированному один раз в любой момент на протяжении временного интервала. Совокупность зафиксированных на всех временных интервалах предыстории значений электропотребления формирует соответствующий временной ряд.
Время – фундаментальная форма существования материи, определяющая направление, последовательность, причинность и векторизованную направленность на усложнение явлений окружающего мира.
Вторичная норма – норма ресурсопотребления объектов техноценоза, полученная в процессе вторичного нормирования, когда в качестве статистических данных используются не эмпирические данные, а нормы, полученные на предыдущем этапе итерационного процесса вторичного нормирования. Вторичная норма, имеющая наименьшее отклонение от нижней границы переменного доверительного интервала, называется лучшей
вторичной нормой. Лучшие вторичные нормы, выходящие за границы пе-

– 471 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ременного доверительного интервала (как вверх, так и вниз), составляют
совокупность так называемых «аномальных норм».
Гауссовый доверительный интервал рангового параметрического
распределения техноценоза – совокупность верхних и нижних доверительных границ, каждая из которых получается в результате статистической
обработки выборки значений параметров, соответствующих объекту на
протяжении определенного количества временных интервалов (независимо от рангов, которые он принимает в процессе функционирования).
Ген – наследственный фактор и единица передачи наследственного
материала, обеспечивающие формирование признака у потомства.
Геном – совокупность всех генов организма (полная последовательность ДНК). Размер генома человека – 3,3 млрд. нуклеотидов, кодирующих около 30 тыс. генов (т.е. в среднем около 100 тыс. пар нуклеотидов на
ген). Размер генома бактерий – от 600 тыс. нуклеотидов на 600 генов
(внутриклеточные паразиты) до 6 – 8 млн. нуклеотидов на 5 – 6 тыс. генов
(свободно живущие бактерии).
Генотип – наследственная основа организма, совокупность всех его
генов, наследственных факторов и признаков. Генотип технический – информация о техническом изделии, его генетическая конструкция, записанная документально, например, чертежи и другие документы, определяющие изделие, его конструкторско-технологическая документация.
Гипертехническая реальность – реальность, следующая за технической, продолжающая онтологический ряд реальностей «неживая – биологическая – техническая» и характеризующаяся появлением высших материальных форм (гиперценозов), состоящих из совокупности ценозов.
Единичным эволюционирующим объектом при этом становится часть гиперценоза, а отбор – внутриорганизменным. Это позволит достичь сверхвысокой скорости эволюции. Однако главным видится то, что именно на
этом уровне развития материи впервые единичный объект эволюции перестанет отрицаться собственно эволюционным отбором.
Гиперценоз – единичный эволюционирующий объект гипертехнической реальности, состоящий из совокупности ценозов и не отрицающийся собственно эволюционным отбором.
Гносеология – в философии учение об источниках и возможностях
познания мира. В более узкой трактовке – эпистемология.
Гомеостаз – свойство живых организмов и моделирующих их
устройств поддерживать жизненно важные показатели (температуру тела,
содержание солей в крови и др.) в физиологически допустимых пределах
независимо от изменений условий среды. В основе гомеостаза лежит использование механизма обратной связи. В последнее время понятие гомеостаза применяется и к техноценозам.
GZ-анализ – тонкая процедура рангового анализа, осуществляемая
на этапе прогнозирования с целью повышения точности прогнозирования

– 472 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

потребления ресурсов на среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). В основе GZ-анализа техноценоза лежит комплексная процедура оценки коэффициента когерентности объектов техноценоза.
Детерминант реальности – ключевая подсистема, обеспечивающая
в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая» глобальный эволюционный процесс. В неживой реальности – это реальность в
целом, возникшая и существующая на основе изначальной информации и
создающая материальные предпосылки для самозарождения биологических видов. В биологической – популяция, трофически связанная с неживой реальностью слепо эволюционирующая совокупность особей одного
вида, информация о которой неотделима от особей. В технической реальности – техноценоз, взаимосвязанная совокупность целенаправленно эволюционирующих биологических и технических популяций, информация о
которых существует отдельно от технических особей. В гипертехнической,
рассматриваемой в качестве конечной стадии формирования технической
реальности, – гиперценоз, единичный информационно отграниченный самоэволюционирующий объект, состоящий из совокупности техноценозов
и не отрицающийся собственно эволюционным отбором.
Дифлекс-анализ – тонкая процедура рангового анализа, осуществляемая на этапе интервального оценивания с целью разработки оптимального плана углубленных обследований «аномальных» объектов на среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). При этом предполагается, что основным индикатором дифлекс-анализа является дифлекс-параметр.
Дифлекс-параметр – отклонение (абсолютное или относительное)
эмпирического значения ресурсопотребления объекта техноценоза от
нижней (или верхней) границы переменного доверительного интервала.
Добавочный ресурс по электропотреблению – известная из предварительного анализа содержания управляющего воздействия величина
совокупного электропотребления, привносимого в техноценоз (изымаемого из него) на бифуркационном этапе.
Документ – материальный объект, содержащий закрепленную информацию (обычно при помощи какой-либо знаковой системы) и предназначенный для ее передачи и использования. В технической реальности
является материальным носителем генотипа.
Документальный отбор – результат жизненного цикла документа
или части документа для принятия решения о его сохранении, изменении,
отмене или создании нового. Является частью более общего информационного (естественного, энергетического отбора.
Доминирующий техноценоз (DC-ценоз) – технологически определяющая поведение зависимого техноценоза взаимосвязанная совокупность
объектов, обладающая техноценологическими свойствами. При этом объекты исследуемого техноценоза (в данном случае – зависимого) жестко
связаны с соответствующими объектами доминирующего DC-ценоза. Тип

– 473 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

связей определяется технологическими особенностями функционирования
(например, ресурсоснабжение в пределах одной инфраструктуры). Характерным примером DC-ценоза выступает региональный электроэнергетический комплекс (доминирующий техноценоз), питающий своими объектами
(системообразующими подстанциями) соответствующие объекты регионального электротехнического комплекса (зависимого техноценоза).
DC-анализ – DominantCenosis-анализ – процедура рангового анализа
по электропотреблению объектов техноценоза, предполагающая, с целью
уточнения, использование статистической информации об электропотреблении доминирующего, иерархически более старшего, технологически
определяющего техноценоза. Под доминирующим техноценозом
(Dominant Cenosis, DC-ценозом) понимается технологически определяющая поведение зависимого техноценоза взаимосвязанная совокупность
объектов, обладающая техноценологическими свойствами.
Естественный отбор – основной движущий фактор эволюции организмов. Как правило, относится к биологической реальности. Реализуется
благодаря случайной изменчивости генотипа биологических особей и
борьбе за существование, которая ведет к выживанию сильнейших фенотипических проявлений организмов и тем самым закреплению эволюционно положительных, прогрессивных изменений генотипа.
Жизнь – форма движения материи, качественно более высокая, чем
физическая и химическая формы, но включающая их в «снятом» виде.
Присуща реальностям, начиная с биологической. Реализуется в единичном
функционале реальности (биологической особи, техноценозе, гиперценозе). Основным критерием, отличающим жизнь от не-жизни, является наличие наследственной информации как объективно существующей и закрепленной на определенном материальном носителе формализованной прескриптивной системы воспроизводства реальностей.
Закон оптимального построения техноценозов. Гласит: в любом
техноценозе неотвратимо действуют первое и второе начала термодинамики – законы сохранения энергии и возрастания энтропии замкнутых систем. Последние определяют условия, первое из которых констатирует
неизменность совокупного параметрического ресурса техноценоза в данный фиксированный момент времени, а второе – принцип максимизации
энтропии техноценоза, естественно развивающегося в направлении оптимального (гомеостатического, наиболее устойчивого, наилучшего) состояния. Закон сохранения энергии задает параметрическую связанность техноценоза, заключающуюся в том, что совокупный параметрический ресурс
техноценоза исчерпывается только в том случае, если рассмотрен весь
континуум как видообразующих, так и функциональных параметров, а
любое изменение видообразующих параметров применяемых в техноценозе технических изделий неизбежно сопряжено с равнозначным изменением
функциональных параметров, имеющих смысл затрат как на производство

– 474 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

изделий, так и на их эксплуатацию в инфраструктуре. Закон возрастания
энтропии определяет, что оптимальным является техноценоз, который, при
наибольшем возможном разнообразии видов, характеризуется равномерным распределением совокупного параметрического ресурса по популяциям всех видов техники. При этом наращивание количества видов в техноценозе строго ограничено условием равенства совокупного параметрического ресурса, выделенного, с одной стороны, на первый, а с другой – на
последний виды. Начала термодинамики задают в техноценозе свертываемость континуума ранговых параметрических распределений особей к
ранговому видовому распределению техноценоза в целом, задающую механизм оптимизации (оптимального управления), включающий процедуры
номенклатурной и параметрической оптимизации (при самодостаточности
каждой из них, будучи реализованных по отдельности). Условия законов
сохранения энергии и возрастания энтропии на практике создают ситуацию, когда максимальная дисимметрия распределения совокупного параметрического ресурса по особям сочетается с максимальной равномерностью его распределения по популяциям видов техники, что создает наиболее благоприятные (с точки зрения соотношения «полезный эффект – затраты») минимаксные условия функционирования. Максимальная дисимметрия распределения видообразующих параметров между особями техноценоза за счет наибольшего возможного функционального разнообразия
позволяет добиваться максимального положительного эффекта в процессе
функционирования техноценоза (состояние «-макс»). В свою очередь максимальная равномерность распределения параметрических ресурсов между
популяциями видов техники за счет предельно допустимой унификации
обеспечивает минимальные затраты на техническое обслуживание, ремонт,
подготовку кадров, снабжение запасными частями (состояние «мини-»).
Тем самым закон оптимального построения техноценозов задает органичное соотношение между количественными и качественными показателями
технических изделий, составляющих номенклатуру, между крупным и
мелким, дорогостоящим и дешевым, уникальным и унифицированным.
Условия теоретически оптимального состояния техноценоза в любой момент времени представляют собой систему интегро-дифференциальных
уравнений, математически описывающих упомянутые выше законы термодинамики в понятиях техноценологического подхода.
Закон (научный) – идеальное отражение, фиксация, обобщение,
описание существенной закономерности средствами науки.
Закономерность – фундаментальное постоянное и необходимое отношение, существенная и устойчивая взаимосвязь между явлениями, объективно существующая в окружающей реальности.
ZP-анализ – осуществляемая на этапе потенширования тонкая процедура оптимального управления ресурсопотреблением, имеющая целью
разработку ZP-плана ресурсопотребления техноценоза и состоящая из эта-

– 475 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

пов ZP-нормирования, ZP-планирования, а также мониторинга конверсии.
В основе ZP-анализа лежит методика оценки Z-потенциала, отличающаяся
трехуровневой системой. Первый уровень – Z1-потенциал – когда в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение,
соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала,
полученного в процедуре интервального оценивания. Второй уровень –
Z2-потенциал – когда в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального
оценивания после ZP-нормирования. Третий уровень – Z3-потенциал – когда в качестве конечного рассматривается ранговое параметрическое распределение, соответствующее нижней границе переменного доверительного интервала, полученного в процедуре интервального оценивания после
ZP-нормирования, однако, при этом, пересчет электропотребления внутри
функциональных групп осуществляется на основе не лучших внутригрупповых, а лучших мировых показателей.
ZP-нормирование – процедура ZP-анализа ресурсопотребления, заключающаяся в пересчете ресурсопотребления объектов внутри функциональных групп техноценоза на основе реально существующих графиков
функционирования и лучших внутригрупповых показателей.
ZP-план – документ, разрабатываемый по результатам ZPпланирования индивидуально для каждого объекта техноценоза на расчетный промежуток времени и предполагающий, что ресурсопотребление
техноценоза в целом должно в течение двух этапов понизиться на величину, соответствующую, сначала, Z1-, а затем – Z2-потенциалу.
ZP-планирование – процедура ZP-анализа ресурсопотребления, заключающаяся в разработке ZP-плана и предусматривающая для каждого
объекта техноценоза на каждом временном интервале индивидуальные
управляющие воздействия, направленные на ресурсосбережение и поставленные в зависимость от дифлекс-параметров.
Изделие – предмет или совокупность предметов производства той
или иной технологии; самостоятельно функционирующая выделяемая дискретная единица, рассматриваемая как элементарная; далее видовых признаков описание изделия не распространяется; единица продукции (промышленной), количество которой может исчисляться в штуках.
Имитационное моделирование – метод исследования сложных систем, основанный на построении и исследовании имитационной модели, в
которой поведение компонент сложной системы описывается исчерпывающим набором взаимосвязанных аналитических алгоритмов, отражающих
частные ситуации и процессы, происходящие в реальной системе.
Индекс жизнеспособности по электропотреблению – макроиндикатор, используемый в ранговом анализе для характеристики статического
и динамического состояния объекта техноценоза по его электропотребле-

– 476 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

нию за определенный интервал времени и основанный на оценке угла
наклона к оси абсцисс тренда изменения во времени отношения электропотребления объекта к электропотреблению всего техноценоза. Иногда для
оценки жизнеспособности по электропотреблению используются тренды
первой точки и рангового коэффициента рангового распределения.
Инерционное ранговое параметрическое распределение техноценоза по электропотреблению – распределение, параметры которого определяются исключительно временным рядом предыстории изменения значений электропотребления объектов техноценоза.
Инерционный этап по электропотреблению – промежуток времени, в течение которого не происходит выход тренда энтропии разностей
рангов техноценоза за пределы тенденции энтропии разностей рангов.
Инерционный этап развития техноценоза – промежуток времени,
на котором параметры функционирования техноценоза в основном определяются временным рядом данных параметров в прошлом. В качестве
критерия фиксации техноценоза на инерционном этапе развития предлагается следующий. Если временной ряд исследуемого параметра удовлетворяет требованиям гауссовости (точнее – выборка параметров, характеризующих процесс функционирования техноценоза, удовлетворяет условиям
центральной предельной теоремы и закона больших чисел), то с принятой
достоверностью можно считать, что техноценоз (по данному параметру)
находится на инерционном этапе развития. Как видим, инерционность в
данном случае рассматривается по одному конкретному параметру (в узком смысле). И то, что техноценоз фиксируется на инерционном этапе развития по данному параметру вовсе не гарантирует, что он находится на
инерционном этапе и по другим параметрам. Логично предположить, что
если техноценоз находится на инерционном этапе развития по всем основным функциональным параметрам, то это позволяет заключить, что он в
целом находится на межбифуркационном этапе (в широком смысле).
Интервальное оценивание – процедура оптимального управления
ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении точек эмпирического рангового параметрического распределения по исследуемому функциональному параметру, выходящих за пределы гауссового переменного
доверительного интервала, построенного относительно аппроксимационной кривой распределения. Точки, выходящие за пределы доверительного
интервала, фиксируют объекты техноценоза, аномально потребляющие ресурс. При этом если точка находится ниже доверительного интервала, то
считается, что объект потребляет ресурсы аномально мало, а если выше
интервала, – то аномально много. В обоих случаях объект нуждается в
углубленном обследовании с целью выявления причин его аномального
состояния. Для более тонкой настройки процедур управления ресурсопотреблением на этапе интервального оценивания проводится дифлексанализ рангового распределения. Его целью является разработка опти-

– 477 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

мального плана углубленных обследований «аномальных» объектов на
среднесрочную перспективу (до 5 – 7 лет). При этом предполагается, что
основным индикатором дифлекс-анализа является отклонение эмпирического значения ресурсопотребления «аномального» объекта от верхней
границы переменного доверительного интервала.
Информация – в крайних существующих трактовках: с одной стороны, мера снятия неопределенности, с другой – совокупность сведений о
чем-либо. В теории техноэволюции – объективно существующая и закрепленная на определенном материальном носителе формализованная прескриптивная система воспроизводства реальностей. При этом, прескриптивная понимается как предписываемая, обязательная, априорно установленная, но не за счет какой-либо субъективной воли, а объективно, как результат предшествующей естественной эволюции.
Инфраструктура – совокупность отраслей народного хозяйства,
обеспечивающих общие условия функционирования экономики и жизнедеятельности людей. В более узком контексте – система всестороннего
обеспечения процесса функционирования техноценоза. Может рассматриваться как подчиненная система, замкнутая в самом техноценозе, а может
как более широкая, общая для совокупности техноценозов, расположенных на одной территории.
Искусственный интеллект – узкое (не вполне корректное) понятие,
определяющее способность небиологического процесса обнаруживать
свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека. В широком
смысле можно вести речь об интеллекте биологическом или техническом
как мыслительной способности биологических и/или технических систем
осуществлять сложную рассудочную деятельность.
Исследование – способ научного познания, заключающийся в получении новых знаний об объективной реальности с помощью разумных логических умозаключений или экспериментов.
Исследование операций – в широком плане – научное направление,
нацеленное на обоснование рациональных способов организации человеческой деятельности; прикладное научное направление, изучающее методы количественного обоснования принимаемых решений.
Исходные посылки – научные положения, которые являются отправными (исходными, начальными, граничными) при выполнении исследования. К характерным типам исходных посылок относят следующие:
понятие – целостная совокупность суждения о наиболее существенных
признаках объекта исследования; объект исследования – реально существующие система, процесс или явление, порождающие значимую для
практики проблемную ситуацию и избранные для исследования; предмет
исследования – область существующей научной теории, находящаяся в
границах методологии отражения объекта и определяющая тему исследования; категория – основное понятие, отражающее наиболее общие связи,

– 478 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

стороны, отношения явлений действительности и познания; термин – предельно краткое словесное отображение понятия; определение – расширенное словесное отображение понятия, даваемое, как правило, в виде одного
повествовательного предложения; гипотеза – предположение, при котором
на основе глубокого эмпирического или теоретического исследования делается вывод о существовании процесса, свойстве объекта, либо о причине
явления, причем этот вывод еще нельзя считать вполне доказанным; принцип – основное исходное положение теории, учения, науки, мировоззрения; правило – положение, в котором отражена закономерность, устойчивое соотношение каких-либо явлений; математические предложения – расчетно-логические обоснования и доказательства (в простейшем виде – цепочка взаимосвязанных соотношений, а в наиболее развитом виде – та или
иная совокупность взаимосвязанных теорем, лемм, аксиом и подобных
строгих математических предложений); допущения – предположения, положенные в основу упрощения реального объекта (процесса); целевые
установки – лежащие в плоскости предмета и объекта положения, возникающие еще до начала исследования и отражающие мотивацию работы с
теоретической и практической точек зрения.
Каста – группа видов (класс), где каждый вид представлен равным
количеством особей; подмножество особей (элементов) ценоза, образованное равномощными популяциями; однородная каста представлена одной
популяцией, неоднородная состоит из нескольких популяций.
Каста ноева – каста, где каждый вид представлен одной особью; образуется популяциями с мощностью, равной единице (подмножество уникальных популяций).
Каста саранчовая – самая мощная каста в техноценозе; саранчовые
виды – виды наибольшей численности; популяция наибольшей мощности.
Категорический императив – в классической философии Канта
всеобщий обязательный нравственный закон, которому все люди, независимо от их происхождения, социального положения и т.д. должны подчиняться. «…Поступай согласно максимам, которые в то же время могут
иметь предметом самих себя в качестве всеобщих законов природы»;
«…Поэтому принцип: поступай по отношению к каждому разумному существу (к самому себе и другим) так, чтобы оно в твоей максиме было в то
же время значимо как цель сама по себе, – есть в сущности то же, что и основоположение: поступай согласно такой максиме, которая в то же время
содержит в себе свою общезначимость для каждого разумного существа».
В упрощенном варианте категорический императив формулируется следующим образом: поступай по отношению к другим так, как ты бы хотел,
чтобы другие поступали по отношению к тебе. Как свидетельствуют многие исследователи из различных областей науки, категорический императив соответствует наиболее эффективному состоянию общественной социально-экономической системы. Для технократического подхода суще-

– 479 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ственным является то, что категорический императив соотносится с разумным существом вообще (в т.ч. и вне планеты Земля, а также вне биологической реальности). Ключевой посылкой, определяющей когнитивную
основу техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее нормативным
стержнем выступает модернизированный кантовский категорический императив: поступай согласно максимам, которые в то же время могут иметь
предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих
вектору эволюции окружающего мира в онтологическом ряду реальностей
«неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Качество нормы – показатель, отражающий качество реализации
процедуры нормирования по критерию близости к нижней границе переменного доверительного интервала. Понятие качества нормы основывается
на понимании того, что, с одной стороны, норма должна понуждать объекты к снижению ресурсопотребления, и поэтому, чем она ниже, тем лучше.
Однако, с другой стороны, норма не может опускаться ниже значения, соответствующего значению на нижней границе переменного доверительного интервала для данного ранга. В противном случае выполнение нормы
будет нарушать нормальный технологический процесс функционирования
оборудования, установленного в данный момент времени на объекте. Следовательно, показатель качества нормы может быть оценен величиной абсолютного или относительного отклонения от нижней границы переменного доверительного интервала. Для оценки качества норм используются
данные, заранее зарезервированные в векторе верификации.
Классификация – система соподчиненных классов объектов (понятий, явлений) в какой-либо области, составленная на основе учета общих
признаков объектов и закономерных связей между ними; может пониматься и как действие, выявляющее данную систему.
Кластер – класс, совокупность, группа предметов или явлений, обладающих общими признаками; в математической статистике – группа
объектов, такая, что выполняется следующее условие: средний квадрат
внутригруппового расстояния до центра группы меньше среднего квадрата
расстояния до общего центра в исходной совокупности.
Кластер-анализ – методология автоматической классификации данных (кластеризации), не апеллирующая к их вероятностной природе, нацеленная на выявление вероятностной и геометрической природы обрабатываемых данных в условиях отсутствия соответствующей априорной информации; заключается в разделении исходной совокупности объектов на
кластеры, характеризующиеся определенной внутригрупповой общностью
в многомерном параметрическом пространстве.
Когерентность – в широком смысле – согласованность одного или
нескольких процессов различной природы. В радиотехнике и оптике – согласованное протекание во времени нескольких колебательных или волновых процессов. В техноценологической теории применяется для характе-

– 480 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ристики степени согласованности процессов функционирования техноценоза в целом и одного из его объектов в частности. Данное понятие применяется в следующих научных областях: радиотехника, оптика, медицина,
теория баз данных, математическая статистика, социология, астрофизика,
климатология, геология, экология, лингвистика, теория измерений, гидравлика, теплотехника и др.
Комбинаторный ранговый анализ – раздел рангового анализа, в
котором структурные свойства, характеризующие упорядоченность техноценозов, исследуются на основе теории графов с использованием новых
понятий ранговой конфигурации, рангового и сдвигового рангового отображения, а также ранговой подстановки и ранговой структуры.
Континуум – непрерывность, неразрывность явлений, процессов;
сплошная материальная среда, свойства которой изменяются в пространстве непрерывно; в ранговом анализе – непрерывное аналитически описываемое множество значений исследуемого параметра, а также множество
параметров, описывающих виды и особи техноценоза.
Концепция – определенный способ понимания, трактовки явлений,
основная точка зрения, руководящая идея для их освещения; ведущий замысел, конструктивный принцип различных видов деятельности.
Корреляция – взаимосвязь, взаимозависимость, соотношение предметов и понятий; взаимообусловленность, взаимосвязь между двумя величинами или признаками.
Космогония – наука о возникновении и развитии Вселенной, галактик, звезд и планетных систем.
Космология – наука о Вселенной как едином целом, основанная на
результатах исследований доступной ее части (Метагалактики).
Коэффициент когерентности – в техноценологической теории –
отношение системного и гауссового интервалов параметрического распределения, которое рассчитывается для объекта и показывает степень согласованности процессов функционирования данного объекта по отношению
к техноценозу в целом. Если коэффициент когерентности близок к единице, то можно говорить о согласованном функционировании. Кроме того,
коэффициент когерентности является индикатором для выбора наиболее
эффективного метода прогнозирования для рассматриваемого объекта.
При сравнительно больших значениях коэффициента лучше работают Gметоды, в противном случае – Z-методы.
Кривая Н-распределения – некоторая кривая, соответствующая
идеальной структуре ценоза и определяемая действием отбора.
Критерий – признак, на основании которого производится оценка,
определение или классификация чего-либо, мерило оценки. Критерий оптимизации – способ определения и фиксации оптимума (обеспечивающего
оптимальное состояние соотношения параметров, описывающих систему).

– 481 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Критерий оптимизации в широком смысле включает следующие взаимосвязанные компоненты: целевую функцию, алгоритм и ограничения.
Ле Шателье принцип – принцип поддержания термодинамического
равновесия. Внешнее воздействие, выводящее систему из равновесия, вызывает в ней процессы, стремящиеся ослабить результаты этого воздействия. Объясняется наличием в термодинамической равновесной системе
отрицательных обратных связей. Применяется при описании понятия
устойчивости и оптимизации техноценозов.
Лидинговый параметр – величина используемая в процедурах ZPанализа и характеризующая основное общее свойство объектов техноценоза, входящих в одну функциональную группу. По сути, функциональная
группировка объектов осуществляется именно по признаку общности параметра, описывающего их основное свойство с точки зрения функционального предназначения, т.е. лидингового параметра.
Макроценоз (MacroCenosis, MC-ценоз) – старшая, «материнская»
взаимосвязанная совокупность техноценозов более высокого системного
уровня, обладающая техноценологическими свойствами, в состав которой
входит исследуемый техноценоз как подчиненный, «дочерний» единичный
объект (MC-объект). Используется в процедуре MC-прогнозирования.
Материя – философская категория, обозначающая объективную реальность, существующую в пространстве и времени, в виде веществ или
полей; оформившаяся в момент Большого взрыва субстанция.
Мегаценоз – взаимосвязанная совокупность ценозов более высокого
системного уровня, обладающая ценологическими свойствами.
Метафизика – философское учение о наиболее общих основаниях
бытия, в т.ч. существования человека, выраженных в отвлеченных, непосредственно не выводимых из опыта, понятиях; в некоторых философских
школах – то же, что и онтология.
Метаценоз – доступная для наблюдения и осмысления на данном
уровне развития науки совокупность ценозов.
Минимакс – оптимальное (гомеостатическое) состояние системы,
предполагающее достижение максимального положительного эффекта при
минимальных затратах. Применительно к техноценозу описывается системой уравнений закона оптимального построения техноценозов.
Мониторинг конверсии – процедура ZP-анализа ресурсопотребления техноценоза, заключающаяся в расчете и оценке показателя конверсии
техноценоза и/или его объектов.
Мораль – один из основных способов нормативной регуляции действий человека (при более общем рассмотрении – биологического или технического разумного существа). Мораль охватывает нравственные взгляды
и чувства, жизненные ориентации и принципы, цели и мотивы поступков и
отношений, проводя границу между добром и злом, совестливостью и бес-

– 482 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

совестностью, честью и бесчестием, справедливостью и несправедливостью, нормой и ненормальностью, милосердием и жестокостью и т.д.
Мутация – спонтанное естественное или вызванное искусственно с
помощью техники, наследуемое изменение генетического материала, приводящее к изменению тех или иных признаков биологического организма.
MC-прогнозирование – MacroCenosis-прогнозирование – процедура
прогнозирования ресурсопотребления объектов техноценоза, предполагающая, с целью уточнения прогноза, использование статистической информации о ресурсопотреблении техноценоза в целом как точки на ранговой
поверхности, построенной для макроценоза. Под макроценозом (MCценозом) в данном случае понимается «материнская» взаимосвязанная совокупность техноценозов более высокого системного уровня, обладающая
техноценологическими свойствами, в состав которой входит исследуемый
техноценоз как единичный «дочерний» объект (MC-объект).
Наука – сфера исследовательской деятельности, направленная на
рациональное получение новых знаний об окружающей реальности и
включающая в себя все условия и моменты этого процесса: ученых, научные организации и оборудование, методологию, понятийный и категориальный аппарат, систему научной информации, а также всю сумму наличных знаний (включая разделы), выступающих в качестве предпосылок,
средств или результатов исследовательской деятельности.
Научное познание – процесс отражения и воспроизведения действительности в мышлении субъекта (принадлежащего биологической и/или
технической реальности), результатом которого является новое знание о
мире. Научному познанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость познавательных методов и результатов.
Научно-технического прогресса узловые точки – виды человеческой деятельности, воздействие на которые определяет эволюцию техники.
Начала термодинамики – закон сохранения энергии (первое начало) и принцип максимума энтропии (второе начало). Суть закона сохранения энергии в применении к техноценозам заключается в том, что суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия, из которых состоит техноценоз, в совокупности с суммарными энергетическими затратами, необходимыми для обеспечения их эксплуатации, в энергетическом выражении всегда равны совокупному полезному эффекту, который можно извлечь в процессе функционирования данного техноценоза.
Принцип максимума энтропии применительно к техноценозам: энтропия
естественно развивающегося техноценоза возрастает и достигает максимума, когда суммарные энергетические ресурсы, воплощенные в технические изделия при их изготовлении, распределены равномерно по популяциям техники, то есть произведение энергетического ресурса, необходимого для изготовления одного изделия, на их количество в техноценозе есть
величина постоянная для всех видов техники.

– 483 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Нижняя граница переменного доверительного интервала – гиперболическая кривая, полученная в результате аппроксимации нижних
границ 95 %-ых доверительных интервалов, рассчитанных на эмпирических данных, собранных не менее чем за 10 – 15 временных интервалов
для каждого из рангов параметрического распределения
Номенклатура – перечень, совокупность названий, терминов какойлибо отрасли знаний. Применительно к технической реальности – официально утвержденная совокупность обозначенных в рамках какой-либо системы наименований видов техники, предлагаемых к использованию в отдельной отрасли хозяйства или территориальном образовании.
Нормирование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении статистических параметров
(прежде всего эмпирического среднего и стандарта) кластеров техноценоза, выделенных на ранговом параметрическом распределении по исследуемому функциональному параметру. Кластеризация объектов техноценоза
осуществляется методами кластерного анализа и позволяет выделить
группы объектов, которые на определенном временном интервале потребляют ресурс сходным образом. Статистически внутри кластера функциональные параметры должны распределяться по нормальному закону. Процедура нормирования в сочетании с прогнозированием позволяет предъявлять объектам научно обоснованные нормы расходования ресурсов. Классические процедуры кластер-анализа, будучи применены в рамках процедуры нормирования объектов техноценоза, усредняют анализируемый параметр в переделах кластера на основе гауссовой математической статистики и тем самым не учитывают системный ресурс параметрического
кластера техноценоза. Устраняется данный недостаток в рамках процедуры ASR-анализа, являющейся тонким дополнением к нормированию. Следует различать процедуры нормирования потребления ресурсов (здесь –
просто нормирования), как процедуры оптимального управления ресурсами техноценоза, и параметрического нормирования, как процедуры оптимального управления номенклатурой техноценоза.
Нравственность – совокупность норм, определяющих поведение
человека, само его поведение, моральные свойства. В наиболее общем
смысле – абсолютная объективная система норм, определяющая поведение
разума (биологического или технического), соответствующее вектору эволюции мира (в частности, началам термодинамики).
Объект – философская категория, обозначающая объективную реальность, внешний мир, существующий вне нашего сознания и независимо
от него; предмет, явление, на который направлена какая-либо деятельность. В неживой реальности – единичная материальная структура, формально отграниченная в субстанциальном континууме реальности. В биологической реальности – единичный организм, популяция или любая их
совокупность, выделяемые территориально, генетически или трофически.

– 484 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

В технической реальности – любая выделенная техническая целостность,
которая исследуется, проектируется, оценивается, создается (строится) и
эксплуатируется как некоторая общность, выделяемая территориально,
юридически, гносеологически. В более узком контексте рангового анализа
объект – пространственно-технологический кластер, подсистема техноценоза, взаимосвязанная, отграниченная и обладающая целостностью с точки
зрения общности управления, технологии, территории, потребления ресурсов (город в стране, предприятие в регионе, школа или больница в городе,
подразделение в организации, цех на заводе, магазин в торговой сети, батальон или рота в группировке войск и т.д.).
Ограничения – система ограничивающих требований к параметрам,
варьируемым в процессе оптимизации, а также собственно к алгоритмическим процедурам.
Оптимальное управление – управление, позволяющее достичь требуемого результата наилучшим образом в соответствии с критерием.
Оптимальное управление электропотреблением – направленное
на энергосбережение обязательное организационно-техническое воздействие на объекты техноценоза посредством методов макропланирования,
прогнозирования и нормирования с учетом ТЦ-критерия.
Оптимальный – наилучший с точки зрения выбранного критерия
оптимальности в рамках определенных ограничений.
Оптимизация – процесс выбора наилучшего из возможных вариантов; приведение системы в наилучшее состояние, движение к оптимуму.
Оптимизация номенклатурная – целенаправленное изменение
набора видов техники (номенклатуры), устремляющее видовое распределение техноценоза по форме к каноническому (образцовому, идеальному).
Оптимизация норм – итерационный процесс вторичного нормирования, нацеленный на определение лучшей вторичной нормы по критерию
близости к нижней границе переменного доверительного интервала. Вторичное нормирование для разных объектов техноценоза приводит к различным результатам. Имеются пять типовых групп объектов, для которых
вторичное нормирование: 1 – приводит к улучшению нормы до максимума, а затем – к ухудшению; 2 – приводит к последовательному ухудшению
нормы; 3 – приводит к постоянному улучшению нормы с последующей
стабилизацией данного процесса; 4 – приводит к ухудшению до минимума,
а затем – к улучшению; 5 – не приводит к улучшению нормы. Причина подобного разнообразия результатов вторичного нормирования объектов видится в сложном согласованно – рассогласованном процессе поведения отдельных объектов по отношению к техноценозу, а также, техноценоза, со
своей стороны, – по отношению к объектам. Фундаментальное обоснование данного явления кроется в свойстве когерентности техноценозов.

– 485 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Оптимизация параметрическая – целенаправленное изменение параметров отдельных видов техники, приводящее техноценоз (в т.ч. и с точки зрения его номенклатуры) к более устойчивому состоянию.
Особь – объективно выделенный, принципиально неделимый элемент реальности, являющийся носителем и/или воплощением генотипа
(необходимого и достаточного комплекса наследственной информации),
обладающий уникальными особенностями и функционирующий в индивидуальном жизненном цикле.
Парадигма – признанные всеми научные достижения, способ организации научного знания, которые в течение определенного времени дают
научному сообществу видение мира, модель постановки проблем и их решения. Смена парадигм происходит в ходе научных революций.
Параметр – признак, характеризующий какое-либо явление, определяющий его оценку; величина, входящая в выражение, значение которой
является постоянным в пределах рассматриваемой задачи. В ранговом анализе – величина, характеризующая какое-либо свойство технического вида
или изделия, количественная форма показателя. Различают параметры: видообразующие, характеризующие виды технических изделий с точки зрения их предназначения, и функциональные, характеризующие особи с точки зрения эффективности их функционирования и затрат на обеспечение.
Параметрический синтез. Разновидностью параметрического нормирования в техноценозе является параметрический синтез, под которым
понимается процедура формирования оптимальной номенклатуры техноценоза, заключающаяся в установлении связи между ранговым видовым и
ранговыми параметрическими распределениями, что позволяет получить
оптимальное видовое разнообразие техники. Суть параметрического синтеза заключается в том, что в совмещенной системе координат строятся
ранговое видовое и ранговые параметрические распределения, а также
график, связывающий видовой и параметрический ранги. В отличие от
процедуры параметрического нормирования, где ранговые распределения
строятся на основе обработки статистических данных по реально существующему техноценозу, в процедуре параметрического синтеза ранговые
распределения генерируются на основе численной реализации уравнений
закона оптимального построения техноценозов с учетом параметрических
ограничений. Данные ограничения первоначально позволяют построить
ранговые параметрические распределения, соответствующие ресурсным
требованиям объектов техноценоза по рассматриваемым ключевым параметрам. Затем осуществляется построение рангового видового распределения, соответствующего исходным ранговым параметрическим. При этом
соответствие между распределениями устанавливается на основе следующего из закона оптимального построения техноценозов принципа обратной связи между величиной параметра и численностью. Далее устанавливается связь между видовым и параметрическим рангами техноценоза. В

– 486 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

заключение итерационным методом реализуется многомерный оптимизационный процесс, в ходе которого путем подбора (из имеющейся в распоряжении номенклатуры) видов техники формируется видовое разнообразие техноценоза, соответствующее закону оптимального построения техноценозов. Оптимизационный процесс может быть существенно упрощен,
если в ходе синтеза будет учитываться только один ключевой параметр.
Параметрическое нормирование – процедура оптимального управления номенклатурой техноценоза, заключающаяся в установлении фундаментальной связи между ранговым видовым и ранговыми параметрическими распределениями, что позволяет формировать систему ограничивающих требований к основным параметрам и численности видов техники,
нацеленную на стабильное развитие техноценоза. Суть параметрического
нормирования заключается в том, что в совмещенной системе координат
строятся ранговое видовое и ранговые параметрические распределения, а
также график, связывающий видовой и параметрический ранги техноценоза. Полученная номограмма позволяет, задавшись требованиями по численности вида в техноценозе, определить целесообразные значения его видообразующих параметров, либо наоборот, зная параметры, формулировать рекомендации по мощности популяции данного вида.
Пойнтер-точка – значение аргумента, при котором функция видового распределения строго равна единице.
Показатель – мера, отражающая свойство объекта или процесса. По
степени общности различают частные показатели, отражающие простые
свойства, и интегральные показатели, описывающие комплексные свойства. По функциональности различают показатели, отражающие положительный эффект и показатели, отражающие затраты. Количественно показатели выражаются размерными параметрами.
Показатель конверсии – величина, рассчитываемая на этапе мониторинга конверсии техноценоза и позволяющая оценить, насколько адекватно премиальные средства конвертировались в фактическое снижение
ресурсопотребления. Вычисляется как отношение объема премиальных
средств, определенных по итогам процедуры ZP-планирования и вложенных в техноценоз или объект на предыдущем временном интервале, к фактическому снижению ресурсопотребления на последующем интервале.
Показатель эффективности – мера, отражающая особое комплексное свойство, показывающее возможность получения максимального положительного эффекта при минимальных затратах на всестороннее обеспечение. Как правило, записывается как отношение нормированного интегрального показателя качества к нормированному интегральному показателю затрат. Математическая запись показателя эффективности с указанием граничного значения, соответствующего оптимальному состоянию,
называется целевой функцией оптимизации.

– 487 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Понятие – одна из форм отражения окружающей реальности на ступени познания; форма (способ) обобщения предметов и явлений; мысль
(умозаключение), представляющая собой обобщение (и мысленное выделение) предметов или явлений определенного класса по их специфическим
(в совокупности отличительным) признакам. Научное понятие, как правило, представляет собой логическое обобщение ключевых явлений и процессов, составляющих методологическую основу научной теории.
Популяция – группа технических особей одного вида в составе техноценоза. Мощность популяции – ее численность.
Потенциал ресурсосбережения техноценоза (системный потенциал, Z-потенциал) – полученная на расчетную глубину времени абсолютная
разница между ресурсопотреблением техноценоза без реализации ресурсосберегающих процедур, с одной стороны, и ресурсопотреблением, соответствующим нижней границе переменного доверительного интервала, с
другой. Ресурсопотребление рассчитывается как интеграл от нуля до бесконечности под кривой рангового параметрического распределения.
Потенциал энергосбережения – полученная в результате моделирования на расчетную глубину времени абсолютная разница между электропотреблением техноценоза без реализации энергосберегающих процедур, с
одной стороны, и электропотреблением, соответствующим нижней границе переменного доверительного интервала, с другой. Электропотребление
техноценоза рассчитывается как интеграл в пределах от нуля до бесконечности под кривой рангового параметрического распределения (или под
границей интервала). Потенциал энергосбережения обладает структурными свойствами, под которыми понимается наличие уровней Z1-, Z2- и Z3потенциала, границы которых устойчивы во времени и определены действующими в системе вероятностными закономерностями, порожденными
сложным процессом взаимовлияния техноценоза на объекты и каждого из
объектов на техноценоз в целом.
Потенширование – процедура оптимального управления ресурсами
техноценоза, заключающаяся в определении интегрального количества ресурса, на величину которого на данном временном интервале должно быть
сокращено ресурсопотребление техноценоза без ущерба его нормальному
функционированию. Применительно к электроэнергии процедура потенширования сводится к определению и последующему использованию в
процессе управления потенциала энергосбережения.
Потребитель электроэнергии – в научно-техническом смысле:
функционально законченная система, предназначенная для преобразования электроэнергии в другие виды энергии; в юридическом смысле: лицо,
приобретающее электрическую энергию для собственных бытовых и/или
производственных нужд.
Предельная норма – норма, полученная в результате оптимизации
вторичных взвешенных норм по критерию близости к нижней границе пе-

– 488 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ременного доверительного интервала, рассчитанного по вектору верификации, а также с учетом ASR-отклонения.
Предельный алгоритм нормирования – алгоритм нормирования
функциональных параметров объектов техноценоза, позволяющий с использованием линейной комбинации результатов нормирования отдельными методами, оптимизации вторичных норм по критерию качества
норм, а также их уточнения по ASR-отклонению получать значения предельной (наилучшей, оптимальной, целесообразной) нормы.
Прескриптивный – предписываемый, обязательный, априорно
установленный, но не за счет какой-либо субъективной воли, а объективно,
как результат предшествующей естественной эволюции.
Проверка на Н-распределение – предварительная процедура рангового анализа, заключающаяся в проверке выполнения на выборке центральной предельной теоремы (с ростом выборки среднее стремится к математическому ожиданию, а дисперсия – конечна). Значимое невыполнение данного условия позволяет отнести выборку к классу негауссовых
распределений и применять к ней методы рангового анализа.
Прогнозирование – в общем случае – определение вероятных значений каких-либо параметров в обозримом будущем. В техноценологической теории – процедура оптимального управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении вероятных значений функциональных
параметров в обозримом будущем. Применительно к объектам техноценоза может осуществляться G-методами (основанными на гауссовой математической статистике), Z-методами (основанными на ципфовой математической статистике) и синтетическими GZ-методами, сочетающими достоинства тех и других методов. GZ-прогнозирование предполагает выполнение предварительной процедуры верификации, реализуемой методами GZанализа техноценоза, в основе которого лежит процедура оценки системного параметрического ресурса кластеров объектов. Прогнозирование может выполняться на основе статической модели, корректно отражающей
процесс потребления ресурса техноценозом на год вперед. Динамическое
стохастическое моделирование, учитывающее вероятные изменения в системе исходных данных, позволяет с учетом внутреннего управляющего
воздействия осуществлять эффективный прогноз потребления ресурса
техноценозом на среднесрочную перспективу (5 – 7 лет). Бифуркационная
модель позволяет в процессе прогнозирования учитывать внешнее управляющее воздействие. Часто понятие прогнозирования путают с проектированием (расчетом). Следует отметить, что прогнозирование применяется
по отношению к уже существующим и функционирующим системам, а
проектирование и расчет – к вновь создаваемым. Еще одной распространенной ошибкой является подмена прогнозирования различными т.н.
«программами развития» (весьма распространено в безответственной политике). Настоящее прогнозирование всегда должно: во-первых, основы-

– 489 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ваться на объективном изучении предыдущего поведения системы (как
правило, на основе глубокого аналитического исследования параметрических временных рядов); во-вторых, содержать в своей методологии аппарат самодиагностики и самообучения с целью повышения точности; наконец, в-третьих, обеспечивать точность прогнозных оценок на уровне заранее оговоренных доверительных вероятностей.
Проектирование – преобразование информации для получения документа, который генетически определяет или создание технического изделия, или разработку пространственно-технологического кластера, или
построение техноценоза. Результатом проектирования является проект –
целостная совокупность описаний, чертежей, паспортов, формуляров, спецификаций, программ, моделей, свойств, характеристик и т.п., описанных
в форме документа, пригодной для производства, а также информационного обеспечения остального жизненного цикла. Частным случаем (и этапом)
проектирования всегда является расчет (инженерный расчет) – вычисление
параметров технического изделия (пространственно-технологического
кластера или даже техноценоза) исходя из заданных (требуемых) характеристик и стандартов. При этом стандарты обеспечивают согласованность
параметров элементов технических изделий между собой, а также одних
изделий с другими в рамках пространственно-технологических кластеров
и техноценозов. Следует отметить, что расчет выполняется не только в
процессе проектирования (создания новых изделий), но и для контроля состояния изделий на различных этапах жизненного цикла, для обучения обслуживающего персонала, расследования причин аварий и т.д.
Продукт – овеществленный задокументированный результат научно-технической деятельности, предназначенный для удовлетворения человеческих и/или технических потребностей (как правило, технических).
Пространственно-технологический кластер – объект, подсистема
техноценоза, взаимосвязанная, отграниченная и обладающая целостностью
с точки зрения общности управления, технологии, территории, потребления ресурсов (город в стране, предприятие в регионе, школа или больница
в городе, подразделение в организации, цех на заводе, магазин в торговой
сети, батальон или рота в группировке войск и т.д.). Следует отличать от
параметрического кластера, получаемого на ранговом параметрическом
распределении по результатам кластер-анализа.
Протоценоз – ограниченная в пространстве и времени слабосвязанная совокупность простейших технических изделий, не имеющая общей
системы управления. Связи в протоценозе задаются тем, что в нем одни
технические изделия выступают в качестве поставщика параметрических
требований к другим. Это на каком-то этапе, в условиях общих ресурсных
ограничений, создает нечеткую номенклатурно-параметрическую целостность технических видов и изделий, в общих чертах характеризующуюся
ценологическими соотношениями. Со временем протоценозы все больше

– 490 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

насыщаются техническими изделиями, их номенклатура и границы расширяются, формируется простейшая система управления, а параметрическиэнергетическая связанность крепнет. Под действием техноэволюционных
формирующих тенденций видовые и ранговые распределения все больше
приближаются к каноническому виду, и через много веков на месте протоценозов возникают полноценные техноценозы.
Разум – способность высокоорганизованных систем неживой, биологической, технической и гипертехнической реальностей к аналитической
и синтезирующей творческой деятельности, направленной на создание,
прием, различение, хранение, оценку и передачу информации как формализованной прескриптивной системы воспроизводства реальности, высшей
по отношению к той реальности, которой принадлежит носитель разума.
Основной функцией разума, которая всегда лежит вне самого разума, является отбор информации, более прогрессивной с точки зрения, как эволюции реальности, так и глобального эволюционного процесса.
Ранг – номер по порядку при расположении видов техноценоза в порядке снижения численности их популяций (видовой ранг) либо особей в
порядке уменьшения отдельного параметра – массы, объема, стоимости и
т.д. (параметрический ранг).
Ранговая топологическая мера (РТМ) – количественная форма,
отражающая качественное свойство объекта обладать большим или меньшим значением параметра. В конкретном техноценозе РТМ численно
определяется как помноженная на количество объектов вероятность того,
что в техноценозе будет превышено значение параметра, соотносимое с
данной РТМ (при условии, что количество объектов стремится к бесконечности). Она дает континуальное обобщение понятия ранга как целочисленной меры близости объектов по значению параметра в упорядоченной
последовательности, построенной по убыванию данного параметра. При
этом, ранги соответствуют целочисленным значениям РТМ и задают на
ранговом параметрическом распределении граничные значения параметра,
близость к которым, в конечном итоге, и ранжирует объекты. Методологически принципиально важным видится то, что континуальная РТМ позволяет точно определить место произвольного значения параметра на ранговом параметрическом распределении устоявшегося техноценоза.
Ранговая топология – раздел рангового анализа техноценозов, в котором изучаются свойства ранговых параметрических пространств (множеств параметров с дополнительной структурой рангового типа). Двумерным примером рангового параметрического пространства является множество значений одного отдельного параметра, заданное на множестве определения ранговой топологической меры (оба множества имеют мощность
«алеф 1»). В простейшем случае – это числовая функция рангового параметрического распределения, определенная на множестве ранговой топо-

– 491 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

логической меры, полученная в результате аппроксимации отранжированного множества значений параметра.
Ранговый анализ – метод исследования больших технических систем (техноценозов), имеющий целью их статистический анализ, а также
оптимизацию, моделирование и управление. Состоит из трех разделов,
первый из которых – функциональный ранговый анализ – полагает в качестве основного критерия форму ранговых распределений. Второй раздел –
комбинаторный ранговый анализ – основан на свойствах, отношениях, а
также закономерностях ранговых конфигураций и структур. Ключевым
инструментом третьего раздела – векторного рангового анализа – выступает векторная мера параметрической близости в ранговом параметрическом
пространстве. Включает стандартные процедуры параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и
потенширования потребления ресурсов. Более тонкий анализ рангового
параметрического распределения позволяет повысить эффективность рангового анализа. Он осуществляется в рамках следующих (так называемых
«тонких») процедур: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования), ASR-анализа (на этапе нормирования) и ZP-анализа (на этапе потенширования).
Распознавание образов – способность различать материальные и
нематериальные объекты; раздел математики (информатики), разрабатывающий принципы и методы классификации и автоматической идентификации объектов, которые описываются конечным набором показателей.
Распределение – расположение элементов подмножества внутри
множества; функция, ставящая в соответствие каждому значению дискретной случайной величины вероятность того, что величина принимает это
значение; плотность вероятности непрерывной случайной величины.
Распределение видовое техноценоза – распределение Ципфа в частотной дифференциальной форме, устанавливающее непрерывную или
дискретную упорядоченную взаимосвязь между множеством значений
возможной численности особей техноценоза и количеством популяций,
реально представленных в техноценозе данной фиксированной численностью. По сути, видовое распределение устанавливает основополагающую
взаимосвязь между массовостью изделий различных видов в техноценозе и
их разнообразием. Математически оно относится к гиперболическим
устойчивым безгранично делимым распределениям.
Распределение гауссовое – вероятностное распределение, для которого выполняется центральная предельная теорема и закон больших чисел.
Распределение Гаусса гауссово, но гауссовое распределение в общем случае не является распределением Гаусса. Статистическое распределение
называется гауссовым, если зависимость его среднего и дисперсии от объема выборки не существенна в рамках исследовательской задачи.

– 492 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Распределение гиперболическое – безгранично делимое распределение с характеристическим показателем больше нуля, но меньше двух. Нраспределение – идеальное видовое распределение, соответствующее закону оптимального построения техноценозов и моделируемое простыми
сомножителями по их повторяемости при разложении факториала натурального числа. Качественное повышение эффективности функционирования народного хозяйства должно опираться на динамическую устойчивость структуры ценозов. Конструкторские, проектные и прогнозные решения должны учитывать ограничения Н-распределения: в норме 40 – 60
% текста (общего количества особей) относится к саранчовым кастам. Это
5 – 10 % словаря (общего числа видов). Приведенные цифры характеризуют устойчивость ценоза – сохранение параметров во времени; медленный
рост числа видов при увеличении выборки, отсутствие зависимости параметров распределения от выбранного семейства, исторического периода,
времени года, ресурса, климатических зон и географии.
Распределение ранговое – убывающая последовательность значений параметров, упорядоченная таким образом, что каждое последующее
число меньше предыдущего, и поставленная в соответствие рангу.
Распределение ранговое техноценоза – полученное в результате
процедуры ранжирования видов или особей техноценоза по какому-либо
параметру распределение Ципфа в ранговой дифференциальной форме, по
сути являющееся невозрастающей последовательностью значений самих
параметров, поставленных в соответствие рангу. Различают ранговые распределения, в которых ранжируются: виды по количеству особей, которым
они представлены в техноценозе (ранговые видовые); особи по значению
видообразующего параметра (ранговые параметрические); особи по значению параметра, характеризующего процесс их функционирования (ранговые функциональные).
Распределение ципфовое – статистическое распределение, имеющее при больших значениях переменной вид распределения Ципфа. Распределение Ципфа ципфово, ципфовое же распределение в общем случае
не является распределением Ципфа. Вероятностное ципфовое распределение гауссово при значениях показателя распределения Ципфа больше или
равно двум и негауссово – при меньше двух. Статистическое ципфовое
распределение с параметром больше или равно двум может быть негауссовым, если зависимость его среднего и дисперсии от объема выборки существенна в рамках данной конкретной исследовательской задачи.
Региональный основной генерирующий комплекс – ограниченная
в пространстве и времени обладающая техноценологическими свойствами
взаимосвязанная трехуровневая совокупность основных источников электроэнергии, реализующая в единой системе управления и всестороннего
обеспечения в комплексе с внешней энергосистемой или в изолированном
режиме цель устойчивой генерации электроэнергии.

– 493 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Региональный резервный генерирующий комплекс – ограниченная в пространстве и времени обладающая техноценологическими свойствами взаимосвязанная совокупность резервных источников электроэнергии, реализующая в единой системе управления и всестороннего обеспечения совместно с основным комплексом или автономно цель надежного
электроснабжения потребителей особой категории.
Региональный электротехнический комплекс – ограниченная в
пространстве и времени обладающая техноценологическими свойствами
взаимосвязанная совокупность потребителей электроэнергии, реализующая в единой системе управления и всестороннего обеспечения цель оптимального управления электропотреблением.
Региональный электроэнергетический комплекс – ограниченная в
пространстве и времени обладающая техноценологическими свойствами
взаимосвязанная совокупность источников и потребителей электроэнергии, а также транспортно-сетевого хозяйства и системы материальнотехнического обеспечения, реализующая в единой системе управления и
всестороннего обеспечения в комплексе с внешней энергосистемой или
изолированно цель устойчивого электроснабжения потребителей региона.
Режимное нормирование – процедура нормирования ресурсопотребления объектов техноценоза в особых режимах функционирования,
характеризующихся планомерным вынужденным снижением ресурсопотребления. Режимы определяются внешними ресурсными ограничениями
и, как правило, носят временный характер. Различают следующие режимы
функционирования техноценоза: R3-режим частичного ограничения, при
котором на всех объектах должны быть принудительно отключены от ресурсоснабжения потребители третьей категории – второстепенные потребители, непосредственно не оказывающие влияния на выполнение объектами основных задач; R2-режим, при котором на всех объектах, помимо
потребителей третьей категории, должны быть принудительно отключены
от ресурсоснабжения потребители второй категории – потребители, отключение которых в течение определенного промежутка времени не оказывает влияния на выполнение объектами основных задач; R1-режим, при
котором на всех объектах, помимо потребителей второй и третьей категорий, должны быть принудительно отключены от ресурсоснабжения потребители первой категории – потребители, определяющие выполнение объектами основных задач. R3-режим не ограничен по времени (в рамках общего периода ресурсных ограничений) и не приводит к снижению основной функциональности. R2-режим приводит к частичному снижению
функциональности и должен быть ограничен промежутком времени, в течение которого допустимо заданное снижение функциональности и происходит восстановление R3-режима. R1-режим приводит к существенному
снижению функциональности и должен быть ограничен предельно коротким промежутком времени, в течение которого должно осуществляться

– 494 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

бесперебойное ресурсоснабжение особой группы потребителей первой категории и восстановление R2-режима. Целью режимного нормирования
является формирование детального оптимального плана ресурсных ограничений каждого из объектов техноценоза во всех режимах функционирования. В рамках техноценологического подхода исследование режимного
нормирования производится с помощью аппарата R-распределений.
Ресурсы – в общем случае – денежные средства, ценности, запасы,
возможности, источники средств, доходов. В ранговом анализе под ресурсом понимается вовлеченное в технологический процесс материальное
средство (первичный элемент технической реальности), являющееся энергетическим или вещественным исходным продуктом для производства
технических изделий (непосредственно либо опосредованно через оказание услуг), стандартизированное и измеряемое в физических единицах
(кВт·ч, Гкал, куб. м, тонн у.т. и др.). Ключевым в данном понятии является
то, что любой ресурс имеет эквивалент, соответствующий энергии (Дж),
необходимой для его выработки или производства. Кроме того, в процессе
оптимального управления техноценозом показатели потребления ресурсов
объектами (реже – особями) выступают в качестве функциональных параметров, по которым строятся ранговые распределения.
R-распределение – ранговое параметрическое распределение объектов техноценоза по ресурсопотреблению, построенное для условий особых
режимов функционирования (так называемых, R-режимов), характеризующихся планомерным вынужденным снижением ресурсопотребления.
Применяется в процедуре режимного нормирования. Различают следующие виды R-распределений: R3-распределение – строится для условий R3режима, при котором на всех объектах должны быть принудительно отключены от ресурсоснабжения потребители третьей категории – второстепенные, непосредственно не оказывающие влияния на выполнение объектами основных задач; R2-распределение – строится для условий R2режима, при котором на всех объектах, помимо потребителей третьей категории, должны быть принудительно отключены от ресурсоснабжения
потребители второй категории, отключение которых в течение определенного промежутка времени не оказывает влияния на выполнение объектами
основных задач; R1-распределение – строится для условий R1-режима, при
котором на всех объектах, помимо потребителей второй и третьей категорий, должны быть принудительно отключены от ресурсоснабжения потребители первой категории, определяющие выполнение объектами основных
задач (за исключением особой группы потребителей первой категории, ресурсоснабжение которых должно осуществляться бесперебойно).
Синергетика – наука, исследующая процессы вынужденного и самопроизвольного возникновения порядка из хаоса, а также обратные процессы – хаотизации организованных структур. Важный объект синергетики – диссипативные структуры.

– 495 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Синергетический эффект – результат взаимоусиления двух или нескольких факторов, воздействующих на один и тот же объект. При этом
эффект совместного действия сильнее, чем каждого из факторов в отдельности (так называемый сверхсуммарный эффект). Синергетический эффект является атрибутом систем.
Синтез – метод научного исследования, сводящийся к соединению
сродных объектов в систему и получению новых знаний на основе проецирования свойств составных частей на систему, а также выявления специфических системных свойств, не сводящихся к простой сумме свойств составных частей. В современной научной практике неотъемлем от анализа.
Система – совокупность объектов и отношений между ними, образующая единое целое и обладающая свойством эмерджентности (сверхсуммарным эффектом).
Системный доверительный интервал рангового параметрического
распределения техноценоза – совокупность верхних и нижних доверительных границ, каждая из которых получается в результате статистической
обработки выборки значений параметров, соответствующих данному рангу
на протяжении определенных временных интервалов (независимо от объектов, которые «проходят» через ранг в процессе функционирования).
Случайность. В философии – категория, выражающая отношение к
основанию (сущности) процесса его отдельных форм (проявлений). При
этом полагается, что случайность имеет свое основание не в сущности явления, а в воздействии на него других явлений; что это то, что может быть,
а может и не быть, может произойти так, а может и иначе. В ряде концепций рассматривается как форма, за которой скрывается непознанная закономерность. В математике рассматривается как определение класса событий, которые при осуществлении некоторого комплекса условий иногда
происходят, а иногда не происходят. В алеатике (науке о случайности)
рассматривается как атрибут объектов материального мира, отражающий
континуальность параметров и фрактальность систем отсчета, а также
имеющий следующие возможные причины: 1) непонятая закономерность;
2) скрещение несогласованных процессов; 3) уникальность; 4) неустойчивость движения; 5) относительность знания; 6) имманентная случайность;
7) произвольный выбор. При исследовании объектов техноценологического типа мы, в той или иной степени, имеем дело с причинами пятого и
седьмого типов. Случайным в широком смысле является сочетание (именно фиксированное сочетание) видов технических изделий, составляющих
техноценоз, если мы его рассматриваем среди большого количества других
подобных техноценозов. Судить о статистическом (и далее – вероятностном) распределении данных сочетаний можно лишь полномасштабно исследовав поведение техноценозов в более общем таксономическом образовании – метаценозе (доступной для исследования в данный момент времени совокупности техноценозов). В узком смысле случайной является фор-

– 496 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

ма видового распределения, описывающего номенклатуру техноценоза,
что делает случайной величиной значение соответствующего формального
параметра. С другой стороны, если рассматривать совокупность одноименных параметров технических изделий (особей) отдельного техноценоза как выборку из параметрического пространства, то значение фиксированного параметра конкретного технического изделия может рассматриваться как случайная величина, а саму выборку в этом случае можно описать как статистическое распределение.
Статистическое распределение – возникающая при эмпирическом
описании выборки конечного объема из генеральной совокупности дискретная зависимость между частотами проявления случайных величин и
значениями самих величин (частотная форма распределения) либо между
значениями величин и рангами, определяемыми после операции упорядочения по убыванию величин (ранговая форма распределения).
Таксис – в биологии – предопределенные эволюцией двигательные
реакции свободно передвигающихся низших растений и животных, а также отдельных клеток и частей клеток под влиянием одностороннего раздражения. В технической реальности – зачастую неосознанное, объективное стремление проектировщика (человека и/или технической системы),
при разработке нового технического вида, к соответствию системе стандартов, норм, проектов, паспортов, формуляров, схем, чертежей, спецификаций, параметров, удовлетворяющих требованиям, диктуемым законом
информационного отбора. В этом смысле таксис является повседневным
ключевым фактором техноэволюции и реализуется посредством трансцендентной системы обязательных для выполнения в процессе проектировании законов, правил, норм, требований, методик.
Телеология – философская концепция, полагающая, что всякое развитие в окружающей реальности является целесообразным и служит осуществлению заранее предопределенных целей.
Тенденция энтропии разностей рангов по электропотреблению –
зафиксированное для техноценоза в целом на данном временном интервале общее направление изменения временного ряда значений энтропии разностей рангов по электропотреблению. Статистически описывается полосой, заключенной между 99 %-ми доверительными границами линейной
функции, полученной для техноценоза в целом в результате параметрического сглаживания тренда энтропии разностей рангов.
Теория – обобщение опыта, общественной практики, отражающее
объективные закономерности развития окружающей реальности; совокупность обобщенных положений, образующих какую-либо науку или ее раздел; совокупность научных положений, учение о каких-либо явлениях.
Термодинамика – раздел физики, в котором изучаются наиболее
общие свойства систем, находящихся в состоянии теплового равновесия, и

– 497 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

процессы перехода между такими состояниями, сопровождаемые превращением теплоты в другие виды энергии.
Технетика – фундаментальная наука о технической форме существования материи, о наиболее общих законах техники, технической реальности и техноэволюции, а также о построении техноценозов и управлении ими. В узком смысле технетика – часть технической реальности, которая как целостность включает функционирующую технику (установленные изделия), реализуемую технологию, используемые материалы, изготовляемые изделия (продукцию), появляющиеся отходы. Важнейшим
обобщением технетики является представление об эволюции техники и
технологии (техноэволюции) и ее законах. Необходимость в междисциплинарной науке о технике и технологии остро ощущается. И такая наука
формируется под разными названиями: философия техники, техниковедение, техникознание и др. Системно-инженерное творчество, связывающее
инженерное творчество, проектирование, научный подход, фундаментальные знания с нравственными критериями, предлагает эффективные пути
для ускорения техноэволюции в направлении, обеспечивающем выживание человека. Таксономические подразделения технетики укрупненно соответствуют отраслям народного хозяйства (специальностям).
Техника. Под техникой в наиболее широком смысле понимается совокупность средств сознательной деятельности, создаваемых для осуществления процессов производства и обслуживания производственных и
иных потребностей. В прикладном плане инженерного творчества техника
– это исходные продукты (материалы и субстрат, прошедшие первичную
обработку и соответствующие стандартам); здания и сооружения (строения, возведенные в соответствии с утвержденными проектами и планами);
технические изделия (нефункционирующие простые системы, изготовленные на основе норм и стандартов); технические объекты (функционирующие сложные системы, созданные в соответствии с проектами и стандартами); отходы производства (элементы и поля, соответствующие стандартам и подготовленные к утилизации).
Техническая реальность. В рамках технократической парадигмы –
стоящая в ряду «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая», объективно существующая всеобщая, самоэволюционирующая
форма материи, субстанциальными элементами которой являются технические и биологические особи, обладающие существенной особенностью в
приспособленности к творческому преобразованию реальностей, сопровождающемуся возникновением новых признаков, а системной формой
организации выступают техноценозы, онтологическая сущность которых
заключается в наличии между техническими изделиями взаимосвязи, реализующей информационный отбор и тем самым создающей побудительные предпосылки к преобразованию реальностей. Конечной формой развития технической реальности является реальность гипертехническая.

– 498 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Техносфера – преобразованная технической реальностью оболочка
Земли, состав, структура, энергетика и эволюция которой определяются
совокупностью действия неживой природы, биологических организмов,
человека и техники.
Техноценоз – ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность далее неделимых технических изделий-особей, объединенных слабыми связями. Связи в техноценозе носят особый характер,
определяемый конструктивной, а зачастую и технологической независимостью отдельных технических изделий и многообразием решаемых задач.
Взаимосвязанность техноценоза определяется единством конечной цели,
достигаемой с помощью общих систем управления, обеспечения и др. Оптимальное управление техноценозом является особой процедурой и реализуется посредством ТЦ-оптимизации.
Техноценологический подход. Усилия многих авторов, связанные с
новым онтологическим осмыслением техники и технической реальности,
позволили разработать совокупность научных методов, относящихся к
третьей научной картине мира и объединенных общими принципами, сводимыми к универсалии, называемой техноценологическим подходом. В
основе данного подхода лежит способ решения разнообразных задач, базирующийся на понятии техноценоза, теории безгранично делимых гиперболических распределений и методологической системе рангового анализа. В настоящее время можно говорить о сложившемся в процессе становления нескольких поколений ученых стиле научного мышления, основанном на техноценологическом подходе. Этот особый стиль предполагает:
во-первых, решительный отказ от антропоцентризма в осмыслении техники; во-вторых, умение правильно выделять в окружающей технической реальности специфические организованные системы, называемые техноценозами; в-третьих, владение особым математическим аппаратом безгранично делимых гиперболических распределений; в-четвертых, умение на
практике применять универсальную методологию рангового анализа для
решения прикладных задач оптимального построения техноценозов.
Техноцентризм – воззрение, согласно которому закономерности
глобальной эволюции, в частности, закон информационного отбора, превращают техническое интеллектуальное в центр мироздания; техника диктует – человек исполняет; техноценоз перестраивает социальное сущее в
направлении, благоприятном для себя.
Техноэволюция – приводящий к иерархии форм и сущностей, обеспечивающей векторизованную направленность на непрерывное усложнение, процесс развития технической реальности, сопровождающийся количественными и качественными изменениями и реализующийся в условиях
информационного отбора в результате взаимодействия двух противоположных тенденций, одна из которых ведет к получению принципиально

– 499 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

новых, а другая – к закреплению существующих эволюционно полезных
признаков технических изделий.
Техноэтика – система норм нравственного поведения разума (биологического, технического или технобиологического) в отношении технической реальности. Ключевой посылкой, определяющей когнитивную основу техноэтики, является отказ от антропоцентризма, а ее нормативным
стержнем выступает модернизированный кантовский категорический императив: поступай согласно максимам, которые в то же время могут иметь
предметом самих себя в качестве всеобщих законов, соответствующих
вектору эволюции окружающего мира в ряду реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая».
Топология (от древнегреческих «топос» – место и «логос» – слово,
учение) – раздел математики, который изучает: в самом общем виде – явление непрерывности; в частности – свойства пространств, которые остаются неизменными при непрерывных деформациях (например – связность,
ориентируемость). Ранговая топология – раздел рангового анализа техноценозов, в котором изучаются свойства ранговых параметрических пространств (множеств параметров с дополнительной структурой рангового
типа). Двумерным примером рангового параметрического пространства
является множество значений одного отдельного параметра, заданное на
множестве определения ранговой топологической меры (оба множества
имеют мощность «алеф 1»). В простейшем случае – это числовая функция
рангового параметрического распределения, определенная на множестве
ранговой топологической меры, полученная в результате аппроксимации
отранжированного множества значений параметра. Ранговая топологическая мера (РТМ) – количественная форма, отражающая качественное свойство объекта обладать большим или меньшим значением параметра. В
конкретном техноценозе РТМ численно определяется как помноженная на
количество объектов вероятность того, что в техноценозе будет превышено значение параметра, соотносимое с данной РТМ (при условии, что количество объектов стремится к бесконечности). Она дает континуальное
обобщение понятия ранга как целочисленной меры близости объектов по
значению параметра в упорядоченной последовательности, построенной
по убыванию данного параметра. При этом, ранги соответствуют целочисленным значениям РТМ и задают на ранговом параметрическом распределении граничные значения параметра, близость к которым, в конечном
итоге, и ранжирует объекты. Методологически принципиально важным
видится то, что континуальная РТМ позволяет точно определить место
произвольного значения параметра на ранговом параметрическом распределении устоявшегося техноценоза.
Точка завершения бифуркации по электропотреблению – временной интервал, на котором происходит возвращение тренда энтропии
разностей рангов в пределы соответствующей тенденции.

– 500 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Точка начала бифуркации по электропотреблению – временной
интервал, на котором происходит выход тренда энтропии разностей рангов
за пределы соответствующей тенденции.
Трансформированное ранговое распределение – распределение
Ципфа в ранговой дифференциальной форме, полученное в результате целенаправленного изменения его формы, что позволяет учесть внешние
управляющие воздействия и уточнить процедуры интервального оценивания, прогнозирования, нормирования и потенширования. Трансформация
может осуществляться двумя способами: 1) изменением эмпирических
значений исходного табулированного рангового распределения с последующей повторной аппроксимацией; 2) пересчетом параметров формы исходной аппроксимационной кривой распределения (в простейшем случае –
изменением значений первой точки и/или рангового коэффициента).
Трансцендентный – недоступный познанию, запредельный по отношению к какой-либо сфере. В гносеологии – принципиально непознаваемый, противоположный имманентному, познаваемому. В технической реальности трансцендентными для управленца, исследователя и проектировщика являются техноценозы (при этом, отдельные изделия или пространственно-технологические кластеры остаются имманентными).
Тренд энтропии разностей рангов по электропотреблению – зафиксированный для техноценоза в целом на данном временном интервале
наиболее характерный, свободный от случайных колебаний временной ряд
значений энтропии разностей рангов по электропотреблению, получаемый
методом непараметрического сглаживания.
ТЦ-алгоритм – целенаправленная взаимосвязанная система процедур оптимального управления, осуществляемая ТЦ-методами в форме
цикличной многолетней научно-технической политики.
ТЦ-критерий – реализуемая в рамках ТЦ-алгоритма минимизация
потребления техноценозом энергетических ресурсов при условии сохранения основных функционально-технических показателей на уровне, не ниже
требуемого (в данном случае мы имеем дело с практической реализацией
соответствия уравнениям закона оптимального построения техноценозов).
ТЦ-метод – способ достижения цели, основанный на теории безгранично делимых гиперболических распределений и представлении об оптимальном состоянии техноценоза, соответствующем закону оптимального
построения техноценозов, максимизирующем энтропию и приводящем
форму рангового распределения к канонической.
ТЦ-оптимизация (оптимальное управление техноценозом) – обязательное для исполнения организационно-техническое воздействие на объекты (пространственно-технологические кластеры) техноценоза посредством взаимосвязанных процедур рангового анализа: параметрического
нормирования, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования потребления ресурсов с учетом ТЦ-критерия.

– 501 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Управление. В толковых словарях русского языка под управлением,
как правило, понимается руководство, направление, распоряжение кемлибо или чем-либо. Там же говорится, что управлять, это значит: 1) пользуясь какими-нибудь приборами и приемами, приводить в движение,
направлять ход чего-либо; 2) руководить, распоряжаться деятельностью,
направлять работу кого-либо или чего-либо; 3) направлять чьи-нибудь поступки, быть побудительной причиной, руководящим началом чего-либо.
В более узком контексте оптимальное управление техноценозом (ТЦоптимизация) представляет собой обязательное для исполнения организационно-техническое воздействие на объекты посредством взаимосвязанных процедур рангового анализа: параметрического нормирования, интервального оценивания, прогнозирования, а также нормирования потребления ресурсов с учетом ТЦ-критерия, основанного на законе оптимального
построения техноценозов. В техноценозе одновременно должны реализовываться методы управления двух системных уровней: 1) функциональное
управление техническими изделиями в составе пространственнотехнологических кластеров; 2) оптимальное управление техноценозом в
целом. Суть оптимального управления техноценозом (речь идет о втором
уровне) в значительной степени сводится к управлению процессом потребления ресурсов с целью получения максимального положительного
эффекта при минимальных затратах на всестороннее обеспечение. Отдельные процедуры оптимального управления техноценозом на определенных
этапах общего алгоритма направлены на изменение номенклатуры функционирующих технических изделий.
Управление электропотреблением объектов техноценоза – обязательное для исполнения систематическое организационно-техническое
воздействие на объекты со стороны системы управления техноценоза посредством взаимосвязанных процедур интервального оценивания, прогнозирования, нормирования, а также потенширования, направленное на достижение в заданный момент времени без ущерба нормальному функционированию с уровнем показателя конверсии, не выше расчетного, техноценозом в целом и объектами по отдельности Z-потенциала энергосбережения, в качестве которого в различных управленческих стратегиях используются Z1, Z2 или Z3-потенциалы.
Устойчивость ценоза – свойство естественного развивающегося ценоза сохранять близкой к оптимальной и практически неизменной форму
видовых и ранговых распределений; сохранение (инерционность изменения) параметров распределений ценоза во времени; медленный рост числа
видов при увеличении выборки; отсутствие зависимости параметров Нраспределения от выбранного семейства, исторического периода, времени
года, климатических зон и географического положения. В техноценозах
задает возможность интервального оценивания, прогнозирования и нормирования процесса расходования ресурсов методами рангового анализа.

– 502 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Философия – в классическом понимании наука о наиболее общих
законах развития природы, общества и мышления; система идей, взглядов
на мир и на место в нем человека; система методологических принципов,
лежащих в основе какой-либо науки. В современном понимании философия – это наука о наиболее общих законах эволюции окружающего мира в
онтологической цепи реальностей: «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая – …».
Функционал (единичный функционал) реальности – единичный
отграниченный объект реальности, обладающий волей, имеющий цели,
ощущающий или осознающий себя как уникальное единое, отдельное от
остального мира (в неживой реальности функционал отсутствует, в биологической – это особь, в технической – добавляется техноценоз, в гипертехнической – гиперценоз).
Функциональная группа – совокупность объектов техноценоза, обладающих общностью с точки зрения функционального предназначения и
характеризующихся единым лидинговым параметром.
Функциональный ранговый анализ – раздел рангового анализа,
центральное место в котором занимает исследование формальных свойств
аппроксимационных функций ранговых параметрических распределений.
Его основу составляет понятие оптимальной формы рангового параметрического распределения, соответствующей закону оптимального построения техноценозов. Очевидно, что все наши предыдущие исследования, в
той или иной мере, относятся именно к этому разделу. В последние годы в
ранговом анализе зародились еще два перспективных направления, позволяющие сформировать второй и третий разделы, а именно: комбинаторный
ранговый анализ и векторный ранговый анализ.
Функционирование – проявление действия системы, осуществление в ней как различных внутренних процессов, так и процессов взаимодействия с окружающей средой.
Целевая функция – математическая функция (в более сложных вариантах – функционал), представляющая собой зависимость (прописанную
явно или скрытую в имитационном модельном алгоритме) показателя эффективности от параметров варьирования.
Ценоз – надвидовой классификационный таксон, усложняющий
стратификационную структуру мира в ряду «особь – вид – ценоз – реальность в целом» и предназначенный для фиксации материальных систем
особого ценологического типа (космо-, био-, техно-, гиперценозов).
Ценологическая система (система ценологического типа) – ограниченная в пространстве и времени слабо взаимосвязанная система, спонтанно эволюционирующая к состоянию, характеризующемуся минимаксной
энтропией распределения континуума параметрических ресурсов (одновременно: максимальной, при распределении ресурсов по популяциям, и
минимальной – по особям).

– 503 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Человек – разумное существо; высший биологический организм;
относится к типу хордовых, подтипу позвоночных, классу млекопитающих, отряду приматов, семейству гоминид, виду Homo sapiens; обитает на
третьей планете в системе желтого карлика класса G2V под названием
Солнце, расположенного на периферии спиральной галактики типа Sb,
называемой Млечный путь, в одном из доменов Метагалактики; является
создателем, носителем и оценщиком технологии и тем самым выполняет
ключевую роль в начальном процессе развития технической реальности.
Эволюция – одна из форм движения, развития в природе; медленное
постепенное количественное изменение, приводящее при определенных
условиях к новому качеству; необратимый процесс исторического изменения; объективное развитие.
Электрика – область народного хозяйства, включающая электроэнергетику, электромеханику и электротехнику промышленности и транспорта, объектов агропрома, коммунально-бытовых, спорта, культуры,
науки, обороны и определяемая от границы раздела «потребитель – энергосистема» до единичного электроприемника первого уровня.
Электрооборудование – совокупность технических изделий, предназначенных для производства и/или потребления электроэнергии.
Электропотребление. 1. Как показатель – мера, отражающая свойство объектов окружающего мира преобразовывать генерируемую источниками электромагнитную энергию (энергию электромагнитного поля,
слагаемую из энергий электрического и магнитного полей). Процесс преобразования энергии сопровождается работой электрического поля по перемещению зарядов, а также работой магнитного поля по перемещению
элементарных проводников с током. Часть этой энергии (активная) необратимо преобразовывается в другие виды энергии (механическую, тепловую, химическую и др.), а часть (реактивная) – циклично запасается в виде
электромагнитного поля в объекте, а затем отдается обратно в источник.
Как правило, электропотребление служит мерой, отражающей основное
свойство приемников или потребителей электроэнергии. Математически
электропотребление в точке присоединения к общей электрической цепи
определяется как работа электрического поля, т.е. интеграл функции электрической мощности в данной точке от времени, взятый в пределах, заданных тем промежутком времени, за который мы оцениваем электропотребление. 2. Как параметр электропотребление – количественная форма одноименного показателя, фиксируемая счетчиками электроэнергии за интервал времени и определяемая как разность между значениями электропотребления в конце и начале рассматриваемого интервала. В случае стандартизации интервала времени (час, сутки, месяц, квартал, год и т.д.) значение электропотребления конкретного приемника или потребителя электроэнергии в базе данных будет фиксироваться в кВт·ч (кВАр·ч, кВА·ч) за
принятый промежуток времени. Следует иметь в виду, что в данном слу-

– 504 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

чае мы имеем дело с понятием, так называемого, дифференциального (от
англ. «difference») электропотребления, отражающего разницу в электропотреблении приемника или потребителя в конце и начале стандартизированного (заранее оговоренного) промежутка времени. Данное понятие отличается от электропотребления как показателя, поэтому предлагается его
называть «дифференциальным электропотреблением». В качестве единицы
измерения здесь следует использовать внесистемную единицу кВт·ч\Т
(кВАр·ч\Т, кВА·ч\Т), где Т – стандартизированный интервал времени (час,
сутки, месяц, квартал, год и т.д.). Следует отметить, что применяемый
здесь экранирующий символ (обратная косая черта) подчеркивает то, что
киловатт-часы не делятся на промежуток времени, а поступают в базу данных вместе со значением этого промежутка. 3. Как процесс электропотребление – управляемый (фиксируемый в базе данных, оцениваемый,
прогнозируемый, нормируемый и потеншируемый) процесс потребления
электроэнергии приемниками или потребителями, осуществляемый автономно либо в составе техноценоза. Управление электропотреблением осуществляется с целью максимальной экономии электроэнергии при минимизации затрат на всестороннее обеспечение данного процесса.
Электроснабжение – обеспечение потребителей электроэнергией в
необходимом количестве и требуемого качества.
Элиминация – происходящая в процессе информационного отбора
«смерть» вида технического изделия; снятие с производства, со снабжения,
с вооружения; исключение из списка продаж; нормативно закрепленное
исключение из номенклатуры.
Эмерджентность – атрибут системы, заключающийся в наличии
сверхсуммарных свойств, несводимых к простой сумме свойств элементов.
Энергетический отбор – реализация природой принципа наименьшего действия; в технической реальности – информационный отбор, объективно задающий процесс оптимального построения ценозов, определяемый законом сохранения энергии и принципом максимума энтропии.
Энергия – общая количественная мера различных видов движения и
взаимодействия (слабого, электромагнитного, сильного, гравитационного)
всех видов материи. На макроуровне условно различают отдельные виды
энергии: механическую, тепловую, химическую и др. Одни виды энергии
могут превращаться в другие в строго определенных количественных соотношениях (минимальная порция энергии – квант). При всех превращениях энергии в замкнутой системе общее ее количество не изменяется (закон сохранения энергии или первое начало термодинамики).
Энергосбережение – реализация комплекса правовых, организационных, технических и экономических мер, направленных на эффективное
использование энергетических ресурсов (с учетом существующего уровня
развития техники и технологии, а также требований к охране окружающей
природной среды).

– 505 –

В.И. Гнатюк, 2014

Терминологический словарь

Энергосистема – совокупность электростанций, подстанций и электрических сетей, соединенных между собой в одну электрическую цепь и
связанных общностью режимов в непрерывном, управляемом системой
диспетчерских пунктов, процессе производства, преобразования, передачи
и распределения электрической энергии.
Энтропия – величина, количественно характеризующая степень неравномерности распределения энергии в системе; мера внутренней неупорядоченности системы; одна из величин, характеризующих тепловое состояние тела или системы тел. В теории информации – мера неопределенности сообщения. В законе оптимального построения техноценозов используется понятие структурной энтропии как меры совершенства, упорядоченности, устойчивости, параметрической оптимальности техноценоза.
При всех процессах в замкнутой системе энтропия или возрастает (необратимые процессы), или остается постоянной (обратимые процессы).
Энтропия разностей рангов по электропотреблению техноценоза
в целом – показатель, характеризующий степень неравномерности изменения рангов объектов при их движении на ранговой поверхности техноценоза по электропотреблению. Вычисляется как взятая с обратным знаком сумма произведений меры встречаемости конкретного значения разности рангов на логарифм данной меры. При этом суммирование производится по всем объектам, а в качестве меры берется относительная частота
встречаемости конкретного значения разности рангов по электропотреблению в анализируемой выборке полученных значений разностей рангов
объектов техноценоза на данном временном интервале.
Этика – учение о нравственности, изучающее условия возникновения нравственности, ее сущность, понятийные и императивные формы; система норм нравственного поведения человека, какой-либо общественной
или профессиональной группы. В более широком контексте – система
норм нравственного поведения разума (биологического или технического).
Эффективное использование энергетических ресурсов – преобразование энергии с экономически оправданной эффективностью использования энергетических ресурсов, обусловленной существующим уровнем
развития техники, а также необходимостью соблюдения требований к
охране окружающей природной среды.
Эффективность – свойство неживой, биологической или технической системы функционировать с оптимальным (в соответствии с избранным критерием) соотношением интегральных показателей, характеризующих положительный эффект и затраты.
Эффективность техноценоза. В эффективном техноценозе реализуется принцип получения максимального положительного эффекта от
функционирования при минимальных затратах на всестороннее обеспечение данного процесса («минимакс»), а критерием является выполнение
требований, задаваемых законом оптимального построения техноценозов.

– 506 –

В.И. Гнатюк, 2014

Приложение

Приложение
Учебная план-программа по дисциплине
«Ранговый анализ: философия, методология, практика»
 Аудитория
Основной курс дисциплины ориентирован на повышение квалификации руководителей региональных и муниципальных органов власти,
начальников и топменеджеров организаций, директоров, главных инженеров, ведущих специалистов и руководителей подразделений предприятий.
Методологическое содержание дисциплины может представить интерес для научных сотрудников, аспирантов и магистрантов вузов и НИУ.
Отдельные разделы и материалы дисциплины могут быть полезны
для слушателей и студентов, изучающих дисциплины: философия, концепции современного естествознания, математика, системный анализ, моделирование больших систем, электроснабжение, энергосбережение.
 Цели
1. Философски осмыслить свое предприятие (организацию, объект
исследования или изучения) в понятиях современной науки о технике и
технической реальности – достигается изучением темы 1.
2. Получить представление о новейшей математической методологии
исследования и оптимизации своего предприятия (организации, объекта
исследования или изучения) – достигается изучением темы 2.
3. Освоить и внедрить неизвестные конкурентам эффективные методы оптимального управления своим предприятием (организацией, объектом исследования или изучения) – достигается изучением темы 3.
 Форма – дистанционная.
 Время – 20 недель (один семестр).
 Мотивация
Примерно со второй половины XX века ученые и практики стали все
чаще замечать, что традиционные методы расчета, проектирования и прогнозирования технических систем, основанные на классической математической статистике, далеко не всегда дают корректные результаты. Так, построенное и пущенное в ход промышленное предприятие может потреблять электроэнергии в два и более раз меньше, чем было рассчитано на
стадии проектирования. Огромная электростанция десятки лет остается
постоянно загруженной лишь на 20 – 30 %, а большой город в зимнюю
стужу может в одночасье полностью лишиться теплоснабжения. В чем
причина подобных крупных ошибок, приводящих к техногенным ката-

– 507 –

В.И. Гнатюк, 2014

Приложение

строфам, а также неэффективному расходованию миллиардов долларов
(причем не только в России)? Видеть проблему только в нерадивости проектировщиков и управленцев было бы в корне неверным. Причина лежит
гораздо глубже. Дело в том, что мы зачастую пытаемся в процессе создания и управления большими техническими системами типа крупное предприятие, фирма, район, город, регион применять методологию, которая
предназначена для отдельных технических изделий. А это ошибочно, подобные объекты – техноценозы обладают существенной спецификой.
Человек создает техническую реальность, что для большинства из
нас очевидно. Однако есть другой, далеко не очевидный вопрос: а управляет ли человек в полном смысле этого слова плодами рук своих? Есть ли
на современном промышленном предприятии хоть один менеджер, который честно может ответить на данный вопрос утвердительно? Скорее всего – нет. Большинство из них, не покривив душой, скажет, что наоборот,
это технические изделия, сложные технологические процессы и окружающая инфраструктура в основном «управляют» людьми, работающими на
предприятии. Директора, заместители, руководители цехов и служб зачастую воспринимают происходящие вокруг них процессы как трудно
управляемую и трудно прогнозируемую стихию, а важные управленческие
решения принимают чисто интуитивно, руководствуясь личным опытом и
советами подчиненных. Отсюда масса промахов и ошибок, создающих
опасность крупных техногенных катастроф, снижающих эффективность
производства и в конечном итоге делающих предприятия неконкурентоспособными. Для эффективного управления современным промышленным
предприятием всем руководителям от начальника смены до генерального
директора надо овладевать и внедрять новую методологию, основанную на
техноценологических подходах. Это позволит корректно в реальном масштабе времени обрабатывать поступающую статистическую информацию,
постоянно видеть свое предприятие как целостную систему и быстро принимать адекватные управленческие решения.
 Тематика
Тема 1. Современное осмысление технической реальности
Позволяет впервые рассмотреть окружающую нас технику в предельно широком смысле как техническую реальность, равномощную по
отношению к реальностям неживой и биологической. Это, в свою очередь,
позволяет решить три основные мировоззренческие задачи: во-первых, поставить реальности окружающего мира в объективный ряд «неживая –
биологическая – техническая»; во-вторых, насытить онтологическим содержанием понятие техноэволюции и описать в общих чертах реальность
гипертехническую, следующую за технической; в-третьих, ввести понятие

– 508 –

В.И. Гнатюк, 2014

Приложение

техноценоза как ключевой эволюционирующей единицы технической реальности, отличающей ее от предшествующих реальностей.
Тема 2. Ранговый анализ больших технических систем
Представляет собой принципиально новую методологию, позволяющую исследовать техноценозы (регионы, города, районы, предприятия,
фирмы, магазины, группировки войск). Коренным образом отличается от
существующих методов анализа и синтеза технических систем типа отдельное изделие (автомобиль, компьютер, телевизор, пылесос). Ключевым
является то, что к техноценозам неприменима методология, основанная на
классической теории вероятностей и математической статистике. Здесь
необходимо применять теорию, основанную на так называемой негауссовой математической статистике, оперирующей видоранговыми распределениями и законом оптимального построения техноценозов.
Тема 3. Ресурсосбережение на системном уровне
Достигается оптимальным управлением ресурсопотреблением техноценозов и позволяет извлекать из процесса ресурсосбережения дополнительный эффект, ранее нереализованный в рамках классических процедур,
сводящихся либо к снижению ресурсоемкости отдельных технических изделий, либо к совершенствованию процессов производства и распределения ресурсов. Основанная на законе оптимального построения техноценозов методология оптимального управления ресурсопотреблением впервые
позволяет выйти за пределы капиталоемких процедур ресурсосбережения
и извлечь конкурентные преимущества за счет эффективного управления и
своевременных структурных преобразований в техноценозе.
 Тематический план
№
п/п

Наименования тем, модулей, учебных вопросов
и индивидуальных контрольных заданий

1

Тема 1. Современное осмысление технической
реальности
Модуль 1.1. Понятие о технике и техноценозах
1. Обсуждение вопроса «Что такое техника?».
2. Капповское осмысление техники.
3. Классическое определение техноценоза.
4. Понятие информации.
5. Коренное различие роли информации в
биологической и технической реальностях.
6. Первичное определение техники.
7. Понятие техники как технической реальности.
8. Первая методологическая ошибка в осмыслении
технической реальности.
9. Роль начал термодинамики в обсуждении
реальностей.

2

– 509 –

Литература

Время
освоения
4 недели

[3-9,11,14]

1 неделя

В.И. Гнатюк, 2014
№
п/п

3

4

Приложение

Наименования тем, модулей, учебных вопросов
и индивидуальных контрольных заданий
10. Вторая методологическая ошибка в осмыслении
технической реальности.
11. Начала термодинамики в техноценозах
(принцип «минимакса»).
12. Закон оптимального построения техноценозов.
Модуль 1.2. Техническая реальность в
окружающем мире
1. Объективность технических изделий.
2. Специфика техноценозов.
3. Отличие техноценоза от технического изделия.
4. Онтологическая сущность техноценозов.
5. Всеобщность и самоцельность технической
реальности.
6. Классификационная таблица реальностей.
7. Характеристические параметры реальностей.
8. Неживая реальность.
9. Биологическая реальность.
10. Техническая реальность.
11. Гиперценоз.
12. Гипертехническая реальность.
13. Определение технической реальности.
Модуль 1.3. Техноэволюция и технический
прогресс
1. Коренная особенность человека.
2. Техника в контексте ноосферных проблем.
3. Проблема оценки эффективности техники.
4. Проблема трансцендентности техноценозов.
5. Определение техноэволюции.
6. Первая узловая точка технического прогресса.
7. Тенденции, формирующие техноценоз.
8. Вторая узловая точка технического прогресса.
9. Методологическая специфика исследования
техноценозов.
10. Исходная посылка негауссовой математической
статистики.
11. Общее определение рангового распределения.

5

Реферат «Биоценоз, техноценоз, гиперценоз: общее
и различия».

6

Тема 2. Ранговый анализ больших технических
систем
Модуль 2.1. Общее содержание рангового анализа
1. Определение рангового анализа.
2. Место рангового анализа в общей методологии.
3. Понятие распределения.
4. Понятие случайной величины.

7

– 510 –

Литература

Время
освоения

[3-9,11,14]

1 неделя

[3-9,11,14]

1 неделя

[3-9,11,14]

1 неделя
6 недель

[7-11,19,20]

1 неделя

В.И. Гнатюк, 2014
№
п/п

8

9

10

Приложение

Наименования тем, модулей, учебных вопросов
и индивидуальных контрольных заданий
5. Случайность в техноценозе.
6. Понятия негауссовости и ципфовости
гиперболических распределений.
7. Понятие безгранично делимого распределения.
8. Определение распределения Ципфа.
9. Определения видовых и ранговых
распределений.
10. Аппроксимация распределений.
11. Этапы рангового анализа.
Модуль 2.2. Построение ранговых и видовых
распределений
1. Трудности процедур рангового анализа.
2. Выделение техноценоза.
3. Определение перечня видов.
4. Задание и всесторонний анализ
видообразующих параметров.
5. Параметрическое описание техноценоза.
6. Построение табулированного рангового
распределения.
7. Построение графического рангового видового
распределения.
8. Построение графических ранговых
параметрических распределений.
9. Построение видового распределения.
10. Аномальные отклонения в видовом
распределении.
Модуль 2.3. Оптимизационные процедуры
рангового анализа
1. Три задачи оптимизации техноценозов.
2. Первая оптимизационная процедура.
3. Вторая оптимизационная процедура.
4. Третья оптимизационная процедура.
5. Четвертая оптимизационная процедура.
6. Определения номенклатурной и
параметрической оптимизации.
7. Процедура параметрического нормирования.
8. Параметрическая оптимизация по
функциональным параметрам.
9. Физический смысл интегрирования
распределений.
10. Применение к техноценозу первого начала
термодинамики.
11. Применение к техноценозу второго начала
термодинамики.
Модуль 2.4. Алгоритмы и критерии оптимизации
техноценозов
1. Основные понятия ТЦ-оптимизации.

– 511 –

Литература

Время
освоения

[7-11,19,20]

1 неделя

[7-11,17-22]

1 неделя

[4,9,11]

1 неделя

В.И. Гнатюк, 2014
№
п/п

11

12
13

14

Приложение

Наименования тем, модулей, учебных вопросов
и индивидуальных контрольных заданий
2. Общий алгоритм оптимизации техноценоза.
3. Параметрическая оптимизация по
функциональным параметрам.
4. Номенклатурная оптимизация техноценоза.
5. Параметрическая оптимизация по
видообразующим параметрам.
6. Локальная статическая оценка эффективности.
7. Процесс-критерий эффективного развития
техноценоза.
8. Каноническая формулировка закона
оптимального построения техноценозов.
9. Следствия из закона оптимального построения.
10. Основная система уравнений закона.
11. ТЦ-критерий параметрической оптимизации по
функциональным параметрам.
12. ТЦ-критерий номенклатурно-параметрической
оптимизации.
Курсовая работа «Построение видовых и ранговых
гиперболических распределений для заданной базы
данных по техноценозу».
Тема 3. Ресурсосбережение на системном уровне
(на примере энергосбережения)
Модуль 3.1. Методика оптимального управления
электропотреблением техноценоза
1. Уровни исследований в области
энергосбережения.
2. Методика оптимального управления
электропотреблением техноценоза.
3. Тонкие процедуры рангового анализа.
4. Верификация базы данных.
5. Интервальное оценивание рангового
параметрического распределения по
электропотреблению.
6. Дифлекс-анализ рангового параметрического
распределения.
7. Прогнозирование электропотребления объектов
техноценоза.
8. GZ-анализ рангового параметрического
распределения.
9. Понятие коэффициента когерентности.
10. Нормирование электропотребления.
11. ASR-анализ рангового параметрического
распределения.
Модуль 3.2. Моделирование процесса
электропотребления техноценоза
1. Недостатки статической модели.

– 512 –

Литература

[7-11,17-21]

Время
освоения

2 недели

10 недель
[7-11,16,18]

1 неделя

[1-3,9,1113,17,21]

1 неделя

В.И. Гнатюк, 2014
№
п/п

15

16

17

Приложение

Наименования тем, модулей, учебных вопросов
и индивидуальных контрольных заданий
2. Алгоритм динамической модели.
3. Модельные преобразующие функции
электропотребления.
4. Ключевые параметры преобразующих функций.
5. Динамика изменения формы нормального
распределения.
6. Матрицы, формируемые по результатам
модельной реализации.
Модуль 3.3. Эффективность и потенциал
электропотребления техноценоза
1. Интегральный показатель качества внедрения
методологии.
2. Интегральный показатель затрат на внедрение
методологии.
3. Критерий эффективности внедрения
методологии.
4. ТЦ-алгоритм оптимизации.
5. Моделирование процесса электропотребления
техноценоза.
6. Первый уровень оптимизации.
7. Выпуклый анализ гиперпространства
оптимизации.
8. Второй уровень оптимизации.
9. Постановка задачи динамического
программирования.
10. Критерий-функционал оптимизации.
11. Принцип оптимальности Беллмана.
12. Оптимальное управляющее воздействие.
13. Потенциал энергосбережения техноценоза.
Модуль 3.4. Структура GZ-модуля
прогнозирования динамической
адаптивной модели
1. G-методы прогнозирования.
2. G-метод прогнозирования с помощью
авторегрессионной модели.
3. G-метод декомпозиции временных рядов.
4. Z-методы прогнозирования.
5. Z-метод без деления на кастовые зоны.
6. Z-метод без деления на кастовые зоны с
фиксированной первой точкой.
7. Z-метод с делением на кастовые зоны.
8. GZ-матрица.
Модуль 3.5. Проверка адекватности полученных
результатов моделирования
1. Замысел оценки адекватности.
2. Абсолютная ошибка прогнозирования.
3. Коэффициент вариации.

– 513 –

Литература

Время
освоения

[1-3,9,11,17]

1 неделя

[7-12,1416,18]

1 неделя

[9-13]

1 неделя

В.И. Гнатюк, 2014
№
п/п

18

19

Приложение

Наименования тем, модулей, учебных вопросов
и индивидуальных контрольных заданий

Литература

4. Относительная ошибка.
5. Вторая процедура оценки адекватности.
6. Проверка остатков на наличие выбросов.
7. Проверка остатков по критерию Пирсона.
8. Оценка однородности дисперсий остатков.
9. Выявление сериальной корреляции остатков.
10. Тест остатков моделирования на белый шум.
11. Проверка адекватности по критерию Фишера.
Модуль 3.6. Реализация методологии оптимального [9-11]
управления электропотреблением в
пакете Mathcad
1. Импорт, сортировка и визуализация данных
2. Верификация исходной базы данных
3. Проверка данных на соответствие критериям Нраспределения
4. Аппроксимация ранговых распределений
5. Интервальное оценивание объектов техноценоза
6. Прогнозирование электропотребления
гауссовым методом
7. Прогнозирование электропотребления
ципфовым методом
8. Нормирование электропотребления в
техноценозе
9. Оценка адекватности работы динамической
адаптивной модели
Выпускная квалификационная работа «Реализация
расчетно-графических модулей информационноаналитического комплекса для заданной базы
данных по электропотреблению техноценоза».

[1-21]

Время
освоения

1 неделя

4 недели

 Литература
1. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Классификация и снижение
размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Издательство
«Наука», 1978. – 399 с.
3. Гнатюк В.И. Моделирование и оптимизация в электроснабжении войск.
– Выпуск 4. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 1997. – 216 с.
4. Гнатюк В.И. Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика. – Выпуск 9. Ценологические исследования. – М.: Центр системных
исследований, 1999. – 272 с.

– 514 –

В.И. Гнатюк, 2014

Приложение

5. Гнатюк В.И. Лекции о технике, техноценозах и техноэволюции. – Калининград: КВИ ФПС РФ, 1999. – 84 с.
6. Гнатюк В.И. Лекции о технике, техноценозах и техноэволюции. – Калининград: БНЦ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2000. – Архив в сети Интернет по
адресу: http://gnatukvi.ru/zip_files/lexc.zip.
7. Гнатюк В.И., Лагуткин О.Е. Ранговый анализ техноценозов. – Калининград: БНЦ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2000. – 86 с.
8. Гнатюк В.И., Северин А.Е. Ранговый анализ и энергосбережение. – Калининград: ЗНЦ НТ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2003. – 120 с.
9. Гнатюк В.И. Техника, техносфера, энергосбережение [Сайт] / В.И. Гнатюк. – Электронные текстовые данные. – М.: [б.и.], [2000]. – Режим доступа: http://www.gnatukvi.ru, свободный.
10. Гнатюк В.И. и др. // – М.: Журнал «Электрика», 2003, №№ 2 – 6; 2004,
№ 7; 2005, № 2; 2006, №№ 1, 7, 12; 2007, №№ 2, 3, 7, 8, 11, 12; 2008,
№№ 4, 8. – Тематический цикл статей.
11. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. – Выпуск
29. Ценологические исследования. – М.: Изд-во ТГУ – Центр системных
исследований, 2005. – 384 с.
12. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов [Монография] / В.И. Гнатюк. – 2-е изд., перераб. и доп. – Электронные текстовые
данные. – Калининград: [Изд-во КИЦ «Техноценоз»], [2014]. – Режим
доступа: http://gnatukvi.ru/ind.html, свободный.
13. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. – М.: Наука, 1978. – 832 с.
14. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Изд-во «Наука»,
1985. – 640 с.
15. Кудрин Б.И. Введение в технетику. – Томск: Изд-во ТГУ, 1993. – 552 с.
16. Кудрин Б.И., Жилин Б.В. и др. Ценологическое определение параметров
электропотребления многономенклатурных производств. – Тула: Приокск. кн. изд-во, 1994. – 122 с.
17. Надтока И.И., Седов А.В. Системы контроля, распознавания и прогнозирования электропотребления: модели, методы, алгоритмы и средства.
– Ростов-на-Дону: Рост. ун-т, 2002. – 320 с.
18. Фуфаев В.В. Ценологическое определение параметров электропотребления, надежности, монтажа и ремонта электрооборудования предприятий региона. – М.: Центр системных исследований, 2000. – 320 с.
19. Хайтун С.Д. Проблемы количественного анализа науки. – М.: Наука,
1989. – 280 с.
20. Чайковский Ю.В. О природе случайности. – Выпуск 18. Ценологические исследования. – М.: Центр системных исследований, 2001. – 279 с.
21. Шуп Т. Решение инженерных задач на ЭВМ. – М.: Мир, 1982. – 238 с.
22. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки. – М.:
Наука, 1986. – 352 с.

– 515 –

В.И. Гнатюк, 2014

Приложение

 Рекомендации
В курсе дисциплины изучаются философские и математические основы, а также прикладная расчетная методология рангового анализа, которые позволят обучающемуся решать задачи оптимального построения и
эффективного развития своего предприятия (организации).
Курс в основном базируется на знаниях, полученных обучающимся в
ходе изучения следующих вузовских дисциплин: философия, экономика,
математика, информатика и энергосбережение. В свою очередь, на основе
знаний, полученных в рамках курса, впоследствии разрабатываются бизнес-планы и программы развития предприятия (организации).
Курс включает тринадцать последовательных профессионально ориентированных учебных модулей, объединенных в три тематических блока.
При изучении первой темы основное внимание следует уделить философскому обоснованию понятий «техника», «техноценоз», «техническая
реальность», «техносфера», «техноэволюция». Необходимо четко представить диалектический ряд реальностей «неживая – биологическая – техническая – гипертехническая», обращая внимание на сходство и различия, а
также на роль фундаментальной информации в реальностях. Ключевым в
теме является понятие техноценоза.
Во второй теме курса важнейшим является первый модуль, посвященный изучению теоретических основ рангового анализа. Особое внимание, наряду с теоретическими вопросами, следует обращать на тщательное
уяснение технологических этапов рангового анализа. Отличительной особенностью второй темы является больший упор на математические методы
и широкое использование знаний, ранее полученных в процессе изучения
дисциплин вузовского цикла. Ключевым в теме является закон оптимального построения техноценозов.
Третья тема является в большей степени прикладной и предназначена для освоения обучающимся методологии рангового анализа на примере
оптимального управления электропотреблением региональных электротехнических комплексов. При этом необходимо уяснить статическую и
динамическую методики, обращая особое внимание на ключевые процедуры оптимального управления: интервальное оценивание, прогнозирование
и нормирование. Не менее важным для обучающегося здесь является изучение критериально-алгоритмической системы и освоение методологии
двух уровней оптимизации техноценоза. Ключевым в теме является информационно-аналитический комплекс, реализуемый в пакете прикладного программного обеспечения Mathcad.
В курсе дисциплины используется последовательная дидактическая
дистанционная микромодель обучения с активным использованием блоч-

– 516 –

В.И. Гнатюк, 2014

Приложение

но-модульного построения учебного плана, кейс- и сетевых технологий.
При этом основными источниками информации являются:
- установочный пакет методических материалов, основой которого
выступает настоящая учебная программа;
- авторский интернетсайт Гнатюк В.И. Техника, техносфера, энергосбережение [Сайт] / В.И. Гнатюк. – Электронные текстовые данные. – М.:
[б.и.], [2000]. – Режим доступа: http://www.gnatukvi.ru, свободный;
- основной учебник по курсу Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов [Монография] / В.И. Гнатюк. – 2-е изд., перераб. и
доп. – Электронные текстовые данные. – Калининград: [Изд-во КИЦ «Техноценоз»], [2014]. – Режим доступа: http://gnatukvi.ru/ind.html, свободный.
Основной дидактической единицей курса является учебный модуль.
Методика изучения каждого модуля строится по следующей типовой схеме. Обучающийся самостоятельно изучает теоретический материал, затем
формирует и отправляет преподавателю по электронной почте пакет вопросов, требующих разъяснения. После получения консультаций от преподавателя обучающийся окончательно усваивает материал и приступает к
решению рекомендованных практических задач.
В ходе изучения курса с целью закрепления материала и самооценки
знаний обучающимся в период самостоятельной работы выполняются следующие индивидуальные контрольные задания:
По теме 1 – реферат «Биоценоз, техноценоз, гиперценоз: общее и
различия» объемом 20 – 25 страниц;
По теме 2 – курсовая работа «Построение видовых и ранговых гиперболических распределений для заданной базы данных по техноценозу»
объемом 20 – 25 страниц;
По теме 3 – выпускная квалификационная работа «Реализация расчетно-графических модулей информационно-аналитического комплекса
для заданной базы данных по электропотреблению техноценоза» объемом
40 – 45 страниц.
В качестве эмпирического материала при выполнении индивидуальных контрольных заданий рекомендуется по согласованию с преподавателем использовать реальные данные, собранные по предприятию (организации), на котором работает обучающийся. На их основе необходимо сформировать базу данных, применительно к которой должны быть реализованы все расчетно-графические модули, изученные обучающимся в процессе
освоения курса. При этом выпускная квалификационная работа должна
вобрать в себя материалы двух предыдущих заданий и стать основой для
реальных планов развития предприятия. Для научных сотрудников, аспирантов и магистрантов выпускная работа может стать одним из разделов
диссертации, а для студентов – частью дипломного проекта (работы). Итоговой оценкой по дисциплине является оценка, полученная по результатам
защиты выпускной квалификационной работы.

– 517 –

В.И. Гнатюк, 2014

Об авторе монографии

Об авторе монографии

http://gnatukvi.ru
mail@gnatukvi.ru

Виктор Иванович Гнатюк
Доктор технических наук, профессор.
Преподает в вузах 30 лет. Является ведущим
специалистом в области рангового анализа и
техноценологических методов оптимизации
региональных электротехнических комплексов.
Имеет ряд наработок на уровне «ноу-хау», а
также успешные внедрения по проблемам
энергосбережения и оптимального управления
электропотреблением техноценозов.
Автор свыше 470 научных трудов, в том числе
22 монографий, 2 учебников, 50 брошюр,
36 патентов и 52 отчетов по НИР. Руководит
научной школой. В 1995 году открыл закон
оптимального построения техноценозов.

Виктор Иванович Гнатюк
ЗАКОН ОПТИМАЛЬНОГО ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ
Монография
2-е издание, переработанное и дополненное
Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов / В.И. Гнатюк. – 2-е
изд., перераб. и доп. – Калининград: Изд-во КИЦ «Техноценоз», 2014. – 518 с.
Гнатюк, В.И. Закон оптимального построения техноценозов [Монография] / В.И.
Гнатюк. – 2-е изд., перераб. и доп. – Электронные текстовые данные. –
Калининград: [Изд -во КИЦ «Техноценоз»], [2014] . – Режим доступа:
http://gnatukvi.ru/ind.html, свободный, [регистрационный от 15.07.2005 № 5045].
Научный редактор О.Р. Кивчун Ответственный за выпуск А.А. Меркулов
Оригинал-макет В.И. Гнатюк Литературный редактор Т.В. Петрова
Формат 60×84 1/16 Объем 32,38 п.л. Печать офсетная
Тираж 500 экз. Заказ № 28/6212/2014
Подписано к печати 20.07.2014
Издание Калининградского инновационного центра «ТЕХНОЦЕНОЗ»
236022, г. Калининград, Советский пр., 1, ауд. 477

– 518 –