§ 10.27. Заключение

В этой последней главе мы коснулись игр двух лиц с нулевой суммой и установили алгоритмы обучения решению игр. Эти алгоритмы оказались полезными для решения ряда задач пороговой реализуемости и управления. Пороговые элементы, реализующие булевы функции, составляют основу построения персептрона Розен- блата и Адалины Уидроу. Здесь использована их «способность» к обучению. Много внимания мы уделили конечным автоматам, которые представляют собой особый класс динамических систем. Системная точка зрения позволила перенести на конечные автоматы адаптивный подход, который широко использовался в предыдущих главах в применении к непрерывным и импульсным системам.

Поэтому мы смогли заняться не только установлением факта целесообразности поведения автомата, но и обучать автоматы оптимальному поведению. Оптимальное поведение автоматов может состоять в опознавании образов, выделении полезных сигналов, идентификации иных автоматов и т. п.

Характерная особенность явлений и объектов, которым была посвящена эта глава, состояла в том, что искомые переменные либо удовлетворяли условиям симплекса, либо принимали фиксированные значения из конечного набора — алфавита. Мы пытались показать, что, несмотря на специфичность ситуаций, адаптивный подход и здесь позволяет решать оптимальные задачи в условиях неопределенности.