В работе рассматриваются способы представления показателей надежности оборудования инженерно-технических сетей через меру неопределенности информации. Рассматривая вопросы обеспечения высокого уровня надежности сетей, имеющиеся при этом показатели надежности преобразуются в количество информации. Такое преобразование обосновано необходимостью выполнения системного анализа, составляющими которого являются аддитивный рост (связанный с операцией сложения) и мультипликативный рост (основанный на операции умножения). Рост характеризуется множеством показателей, одним из которых принято событие, переводящее элемент из одного состояния в другое – противоположное. Выявление роста свидетельствует о динамике показателей надежности и возможности применения меры неопределенности информации (информационной энтропии). Предложена математическая модель, которая позволяет на базе классических методов рассчитывать величину энтропии и использовать её для решения задач структурной оптимизации инженерно-технической сети. В данной модели целевая функция служит для поиска минимума затрат, а ограничения, накладываемые на задачу, выражены в форме неравенств, отражающих соблюдение условий по обеспечению требуемого уровня надежности сети. При построении уравнений в основу положен подход Клода Шеннона к определению меры неопределенности информации и ряд научных и концептуальных положений, разработок известных ученых применительно к задачам протекания физических процессов. Дан пример расчета, подтверждающий важность связи параметров надежности, полученных при испытании оборудования, с количеством энтропии.

In this paper, we consider ways to represent the reliability of equipment of engineering networks through a measure of information uncertainty. Considering the issues of ensuring a high level of network reliability, the available reliability indicators are converted into the amount of information. This transformation is justified by the need to perform a system analysis, the components of which are additive growth (associated with the addition operation) and multiplicative growth (based on the multiplication operation). Growth is characterized by a set of indicators, one of which is an event that transfers an element from one state to another – the opposite. Identification of growth indicates the dynamics of reliability indicators and the possibility of applying the measure of information uncertainty (information entropy). A mathematical model is proposed that allows to calculate the measure of information uncertainty based on classical methods and use it to solve structural optimization problems of an engineering network. In this model, the objective function is used to find the minimum cost, and inequalities are proposed as restrictions imposed on the task. They reflect compliance with the conditions for ensuring the required level of system reliability. The equations are based on Claude Shannon’s approach to determining the measure of information uncertainty and a number of scientific and conceptual provisions developed by well-known scientists in relation to the problems of physical processes. An example of calculation is given that confirms the importance of the participation of an information uncertainty measure in the task of evaluating the reliability of an engineering network.