Существует ряд путей достижения цели, исходящих из начального состояния процесса анализа. <...> Для выбора наилучшего из этих вариантов используются различные критерии. <...> Метод динамического программирования обеспечивает получение строго оптимальной в смысле выбранного критерия гибкой программы анализа ТС объекта. <...> Однако при этом требуется выполнять значительный объем вычислений, который стремительно возрастает по мере увеличения числа распознаваемых ТС объекта и числа проверок в нем. <...> № 1, 2017 Таким образом, не всегда целесообразно, а иногда и просто невозможно получить строго оптимальную программу анализа, поскольку затраты на оптимизацию превосходят достигаемый при этом выигрыш. <...> Снижение затрат на синтез таких программ достигается в основном использованием более простых и более экономичных в вычислительном отношении критериев и методов оптимизации. <...> Хотя при этом, возможно, и не достигается строгий оптимум, но в целом синтезированная программа оказывается «почти оптимальной» и обеспечивает заданное качество анализа. <...> Такие программы, базирующиеся на использовании метода ветвей и границ, называются квазиоптимальными. <...> К настоящему времени на основе метода ветвей и границ разработан ряд алгоритмов построения квазиоптимальных гибких программ анализа (ГПА) ТС объектов [1–4], у которых в качестве целевой функции используются средние затраты ИНФОРМАЦИОННОУПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ 31 ПРОГРАММНЫЕ И АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА и средняя информативность, а диагностические признаки имеют дискретную и непрерывную форму представления. <...> Между тем использование для построения ГПА предложенного академиком А. А. Харкевичем показателя полезности (ценности) информации позволяет существенно сократить ее семантическую избыточность, под которой понимается не избыток смыслового содержания получаемых сообщений, а бесполезность некоторых из них для раскрытия этого содержания. <...> Однако алгоритм построения ГПА <...>