Лекции - Терия систем и системный анализ

Подождите немного. Документ загружается.

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

работы, например, монтаж стен, благоустройство территории

и др. можно выполнять параллельно);

- матричные (пример – структура работников отдела НИИ,

выполняющих работы по одной и той же теме).

Кроме указанных основных типов структур используются и

другие, образующиеся с помощью их корректных комбинаций –

соединений и вложений.

Обобщая все вышесказанное, сформулируем «рабочее» для

настоящего курса лекций определение системы.

Система – это совокупность взаимосвязанных элементов,

образующих единое целое.

По различным признакам системы разделяют на классы. Цель

любой классификации – ограничить выбор подходов к отображению

системы, сопоставить выделенным классам приемы и методы

системного анализа и дать рекомендации по выбору методов для

соответствующего класса систем. При этом система, в принципе,

может быть одновременно охарактеризована несколькими

признаками, т.е. ей может быть найдено место одновременно в

разных классификациях, каждая из которых может оказаться

полезной при выборе методов моделирования.

Рассмотрим некоторые из наиболее важных классификаций

систем.

Открытые и закрытые системы. Понятие открытой системы

ввел Л. фон Берталанфи. Основные отличительные черты открытых

систем - способность обмениваться со средой массой, энергией и

информацией. В отличие от них закрытые или замкнутые системы

предполагаются (разумеется, с точностью до принятой

чувствительности модели) полностью лишенными этой

способности, т.е. изолированными от среды.

Целенаправленные системы. При изучении экономических,

организационных объектов важно выделять класс

целенаправленных систем.

В этом классе, в свою очередь, можно выделить системы, в

которых цели задаются извне (обычно это имеет место в закрытых

системах), и системы, в которых цели формируются внутри системы

(что характерно для открытых систем).

Классификации систем по сложности. Существует несколько

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

подходов к разделению систем по сложности. Так, некоторые

исследователи связывали сложность с числом элементов. Например,

Г.Н. Поваров в зависимости от числа элементов, входящих в

систему, выделяет четыре класса систем

- малые системы (10-10

элементов);

- сложные (10

-10

элементов);

- ультрасложные (10

-10

элементов);

- суперсистемы (10

-10

200

элементов).

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по

уровням сложности предложена К. Боулдингом [7]. Выделенные в

ней уровни приведены в следующей таблице:

Тип

системы

Уровень сложности Примеры

Неживы

системы

Статические структуры Кристаллы

Простые динамические структуры с

заданным законом поведения

Часовой

механизм

Кибернетические системы с

управляемыми циклами связи

Термостат

Живые

системы

Открытые системы с самосохраняемой

структурой

Клетки

Живые организмы с низкой

способностью воспринимать

информацию

Растения

Живые организмы с более развитой

способностью воспринимать

информацию, но не обладающие

самосознанием

Животные

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

Системы, характеризующиеся

самосознанием, мышлением и

нетривиальным поведением

Люди

Социальные системы

Трансцендентные системы или

системы, лежащие в настоящий

момент вне нашего познания

Социальные

организации

Классификация систем по степени организованности. В

работе [10] предлагается разделение систем по степени

организованности на хорошо организованные, плохо

организованные и самоорганизующиеся.

Кратко охарактеризуем эти классы.

1. Представление объекта или процесса принятия решения в

виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях,

когда исследователю удается определить все элементы системы и их

взаимосвязи между собой и с целями системы в виде

детерминированных (аналитических, графических) зависимостей.

На представлении этим классом систем основано большинство

моделей физических процессов и технических систем. Однако для

сложных объектов формирование таких моделей существенно

зависит от лица, принимающего решения. Например, работу

сложного механизма приходится отображать в виде упрощенной

схемы или системы уравнений, учитывающих не все, но наиболее

существенные с точки зрения автора модели и назначения

механизма (цели его создания), элементы и связи между ними. Атом

может быть представлен в виде планетарной модели, состоящей из

ядра и электронов, что упрощает реальную картину, но достаточно

для понимания принципов взаимодействия элементов этой системы.

Иными словами, для отображения сложного объекта в виде хорошо

организованной системы необходимо выделять существенные и не

учитывать компоненты, относительно несущественные для

конкретной цели рассмотрения, а при необходимости более

детального описания нужно уточнить цель, указав с какой степенью

глубины нас интересует исследуемый объект, и построить новую

(отображающую его) систему с учетом уточненной цели. Например,

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

при описании атома можно учесть протоны, нейтроны, мезоны и

другие микрочастицы, не рассматриваемые в планетарной модели

системы. При исследовании сложного радиоэлектронного

устройства после предварительного его отображения с помощью

обобщенной блок-схемы разрабатывают принципиальную схему,

проводят соответствующие расчеты для определения номиналов

элементов, входящих в нее и реализующих необходимый режим ее

функционирования, и т. д.

При представлении объекта в виде хорошо организованной

системы задачи выбора целей и определения средств их достижения

(элементов, связей) не разделяются. Проблемная ситуация может

быть описана в виде выражений, связывающих цель со средствами

(т.е. в виде критерия функционирования, критерия или показателя

эффективности, целевой функции и т.п.), которые могут быть

представлены уравнением, формулой, системой уравнений или

сложных математических моделей, включающих и уравнения, и

неравенства и т.п. При этом иногда говорят, что цель представляется

в виде критерия функционирования или эффективности, в то время

как в подобных выражениях объединены и цель, и средства.

Представление объекта в виде хорошо организованной системы

применяется в тех случаях, когда может быть предложено

детерминированное описание и экспериментально показана

правомерность его применения, т.е. экспериментально доказана

адекватность модели реальному объекту или процессу. Попытки

применить класс хорошо организованных систем для представления

сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных

задач, которые приходится решать при разработке технических

комплексов, совершенствовании управления предприятиями и

организациями и т.д., практически безрезультатны: это не только

требует недопустимо больших затрат времени на формирование

модели, но часто нереализуемо, так как не удается поставить

эксперимент, доказывающий адекватность модели. Поэтому в

большинстве случаев при представлении сложных объектов и

проблем на начальных этапах исследования их отображают

классами, характеризуемыми далее.

2. При представлении объекта в виде плохо организованной

системы не ставится задача определить все компоненты и их связи с

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

целями системы. Система характеризуется некоторым набором

макропараметров и закономерностями, которые выявляются на

основе исследования не всего объекта или класса явлений, а путем

изучения определенной с помощью некоторых правил достаточно

представительной выборки компонентов, характеризующих

исследуемый объект или процесс. На основе такого, выборочного,

исследования получают характеристики или закономерности

(статистические, экономические и т. п.), и распространяют эти

закономерности на поведение системы в целом. При этом делаются

соответствующие оговорки. Например, при получении

статистических закономерностей их распространяют на поведение

системы с какой-то вероятностью, которая оценивается с помощью

специальных приемов, изучаемых математической статистикой.

Отображение объектов в виде плохо организованных систем

находит широкое применение при определении пропускной

способности систем разного рода, при определении численности

штатов в обслуживающих, например, ремонтных цехах предприятия

и в обслуживающих учреждениях (для решения подобных задач

применяют методы теории массового обслуживания), при

исследовании документальных потоков информации и т. д.

3. Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем

позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с

большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи.

Класс самоорганизующихся систем характеризуется рядом

признаков, особенностей, приближающих их к реальным

развивающимся объектам:

Особенность Краткая характеристика

1 2

Нестацuонарность

параметров

и стохастuчность

поведения

Эта особенность легко интерпретируется

для любых систем с активными элементами

(живых организмов, социальных организаций и

т.п.), обусловливая стохастичность их поведения

Уникальность и

непредсказуемость

поведения системы

в конкретных

условиях

Эти свойства проявляются у системы,

благодаря наличию в ней активных элементов, в

результате чего у системы как бы проявляется

«свобода воли», но в то же время имеет место и

наличие предельных возможностей,

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

определяемых имеющимися ресурсами

(элементами, их свойствами) и характерными для

определенного типа систем структурными

связями

Способност

ь адаптироваться к

изменяющимся

условиям среды и

помехам

Это свойство, казалось бы, является весьма

полезным. Однако адаптивность может

проявляться не только по отношению к помехам,

но и по отношению к управляющим

воздействиям, что весьма затрудняет управление

системой

Принципиальная

неравновесность

Все большее подтверждение в

современных исследованиях находит гипотеза

биологов о том, что живое принципиально

находится в неравновесном состоянии, и более

того – использует свою энергию для

поддержания себя в неравновесном состоянии

(которое и является собственно жизнью). При

этом возникают проблемы сохранения

устойчивости системы

Способность

противостоять

разрушающим

систему

тенденциям

Обусловлена наличием активных

элементов, стимулирующих обмен

материальными, энергетическими и

информационными продуктами со средой и

проявляющих собственные «инициативы»,

активное начало. Благодаря этому в таких

системах наблюдаются процессы

самоорганизации и развития

Способность

вырабатывать

варианты поведения

и изменять свою

структуру

Это свойство может обеспечиваться с

помощью различных методов, позволяющих

формировать разнообразные модели вариантов

принятия решений, сохраняя при этом

целостность и основные свойства

Способность

и стремление к

целеобразованию

В отличие от закрытых (технических)

систем, которым цели задаются извне, в системах

с активными элементами цели формируются

внутри системы

Рассмотренные особенности противоречивы. Они в

большинстве случаев являются и положительными и

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

отрицательными, желательными и нежелательными для создаваемой

системы. Их не сразу можно понять и объяснить, выбрать и создать

требуемую степень их проявления. Исследованием причин

проявления подобных особенностей сложных объектов с активными

элементами занимаются философы, психологи, специалисты по

теории систем, которые для объяснения этих особенностей

предлагают и исследуют закономерности систем. Основные

изученные к настоящему времени закономерности

функционирования и развития систем, объясняющие эти

особенности, будут рассмотрены в следующей лекции.

Лекция 3. Закономерности функционирования и развития

систем

Прежде чем переходить к описанию закономерностей

функционирования и развития систем, необходимо определить ряд

следующих специальных терминов, заимствованных теорией систем

из теории автоматического регулирования, биологии, философии.

1. Состояние – понятие, характеризующее мгновенную

фотографию, «срез» системы, остановку в ее развитии. Его

определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы

(результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы

(давление, скорость, ускорение). Так, говорят о состоянии покоя

(стабильные входные воздействия и выходные сигналы), равномерного

прямолинейного движения (стабильная скорость) и т. д.

2. Если система способна переходить из одного состояния в

другое (например, s

—> s

—>...), то говорят, что она обладает

поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны

закономерности (правила) перехода из одного состояния в другое.

Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и

выясняют его характер, алгоритм.

3. Понятие равновесия определяют как способность системы в

отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных

воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго. Это

состояние называют состоянием равновесия.

4. Под устойчивостью понимают способность системы

возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

состояния выведена под влиянием внешних (или в системах с

активными элементами - внутренних) возмущающих воздействий. Эта

способность обычно присуща системам только тогда, когда отклонения

не превышают некоторого предела.

5. Понятие развития помогает объяснить сложные

термодинамические и информационные процессы в природе и

обществе. Исследование процесса развития, соотношения развития и

устойчивости, изучение механизмов, лежащих в их основе - наиболее

сложные задачи теории систем.

Под закономерностями функционирования и развития систем

понимают общесистемные закономерности, характеризующие

принципиальные особенности построения, функционирования и

развития сложных систем.

Целостность. Закономерность целостности (эмерджентность)

проявляется в системе в появлении (emerge - появляться) у нее

новых свойств, отсутствующих у элементов.

Проявление этой закономерности легко пояснить на примерах

поведения популяций, социальных систем и даже технических

объектов (свойства станка отличаются от свойств деталей, из

которых он собран).

Для того чтобы глубже понять закономерность целостности,

необходимо, прежде всего, учитывать две ее стороны:

1) свойства системы (целого) Q

не являются простой суммой

свойств составляющих ее элементов (частей) q

s i

Q q







;

2) свойства системы (целого) зависят от свойств

составляющих ее элементов (частей):

( )

s i

Q f q

;

3) объединенные в систему элементы, как правило,

утрачивают часть своих свойств, присущих им вне системы, т. е.

система как бы подавляет ряд свойств элементов; но, с другой

стороны, элементы, попав в систему, могут приобрести новые

свойства.

Приведем пример. Как известно, из датчиков, транзисторов,

резисторов и других деталей может быть собрана система

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

управления станком. При этом система, полученная из деталей-

элементов, проявляет новые свойства по сравнению со

свойствами каждого из отдельно взятых элементов, а элементы

утрачивают при объединении в систему часть своих свойств.

Например, транзистор может использоваться в различных

режимах работы в разных устройствах - радиоприемниках,

телевизорах и т. п., а став элементом системы автоматического

управления станком, он утратил эти возможности и сохранил

только свойство работать в необходимом для этой схемы режиме.

Коммуникативность. Эта закономерность составляет

основу определения системы, из которого следует, что система не

изолирована от других систем, она связана множеством

коммуникаций со средой. Последняя, в свою очередь,

представляет собой сложное и неоднородное образование,

содержащее надсистему (систему более высокого порядка,

задающую требования и ограничения исследуемой системе),

подсистемы (нижележащие, подведомственные системы) и

системы одного уровня с рассматриваемой.

Иерархичность. Выделим основные особенности

закономерности иерархичности с точки зрения полезности их

использования в качестве моделей системного анализа.

1. В силу закономерности коммуникативности, которая

проявляется не только между выделенной системой и ее

окружением, но и между уровнями иерархии исследуемой

системы, каждый уровень иерархической упорядоченности

имеет сложные взаимоотношения с вышестоящим и

нижележащим уровнями.

2. Важнейшая особенность иерархичности как

закономерности заключается в том, что закономерность

целостности проявляется в ней на каждом уровне иерархии.

При этом объединение элементов в каждом узле

иерархической структуры приводит не только к появлению

новых свойств у узла и утрате объединяемыми

компонентами свободы проявления некоторых своих

свойств, но и к тому, что каждый подчиненный член

иерархии приобретает новые свойства, отсутствовавшие у

него в изолированном состоянии.

Кейс-технология Волгоградского института бизнеса

3. При использовании иерархических представлений как

средства исследования систем с неопределенностью

происходит как бы расчленение «большой»

неопределенности на более «мелкие», лучше поддающиеся

исследованию. При этом даже если эти "мелкие

неопределенности" не удается полностью раскрыть и

объяснить, то все же иерархическое упорядочение частично

снимает общую неопределенность, обеспечивает, по

крайней мере, управляемый контроль за принятием

решения, для которого используется иерархическое

представление.

Эквифинальность. Эта закономерность характеризует

предельные возможности системы. Л. фон Берталанфи

определил эквuфuнальность как способность системы

достигать состояния, не зависящего от времени и начальных

условий и определяемого исключительно параметрами системы

([12]).

Так, например, живые организмы по мере эволюции

усложняются, и в разные периоды их жизни можно наблюдать

различные состояния эквифинальности. В наибольшей мере это

проявляется у человека, что является предметом изучения

многих исследователей - биологов, философов, инженеров,

которые выделяют примерно следующие уровни (называемые

по-разному): материальный, эмоциональный, семейно-

общественный, социально-общественный, интеллектуальный и

т. п.

Закон «необходимого разнообразия». Данный закон был

сформулирован У.Р. Эшби. Его суть сводится к следующему:

создавая систему, способную справиться с решением проблемы,

обладающей определенным, известным разнообразием

(сложностью), нужно обеспечить, чтобы система имела еще

большее разнообразие (знания методов решения), чем

разнообразие решаемой проблемы, или была способна создать в

себе это разнообразие.

Применительно к системам управления закон

«необходимого разнообразия» может быть сформулирован

следующим образом: разнообразие управляющей подсистемы