Павлов С.Н. Теория систем и системный анализ

Подождите немного. Документ загружается.

Подсистемам предоставляется определенная свобода и в выборе целей.

Поэтому многоэшеллонные структуры называют также многоцелевыми. Есте-

ственно, что при предоставлении прав самостоятельности в принятии реше-

ний подсистемы могут формировать проиворечивые цели и решения, что за-

трудняет управление. Разрешение конфликтов достигается путем вмешатель-

ства вышестоящего эшелона. Управляющие воздействия для разрешения этих

противоречий со стороны вышестоящих уровней иерархии могут быть разной

силы. Поэтому управляющие воздействия разделены двумя понятиями:

«управление» и «координация». Пи этом координация может иметь разную

силу воздействия («вмешательства») и осуществляется в разной форме. В свя-

зи с этим теорию многоуровневых систем М. Месаровича иногда называют

теорией координации.

Матричные структуры. В форме матричного представления могут

быть представлены взаимоотношения между уровнями иерархической струк-

туры. Например, древовидная иерархическая структура может быть представ-

лена матричной структурой, что иногда удобнее на практике при оформлении

планов, поскольку, помимо иерархической соподчиненности тематической

основы плана, в нем нужно указать исполнителей, сроки выполнения, формы

отчетности и т.д.

В виде двумерной матричной структуры могут быть представлены

взаимоотношения между уровнями иерархии со «слабыми» связями; при этом

в матрице может быть охарактеризована и сила связей.

Матричные структуры могут быть и многомерными. Но графическое

их представление становится неудобным.

Смешанные иерархические структуры с вертикальными и гори-

зонтальными связями. В реальных системах организационного управления

(особенно на уровне региона, государства) могут быть использованы одно-

временно несколько видов иерархических структур – от древовидных до мно-

гоэшелонных. Такие иерархические структуры можно назвать смешанными.

При этом основой объединения структур могут служить страты, и поэтому

можно считать их развитием стратифицированного представления.

В таких смешанных иерархических структурах могут быть как верти-

кальные связи разной силы (управление, координация), так и горизонтальные

взаимодействия между элементами (подсистемами) одного уровня. В качест-

ве примера приведем модель структуры управления государством, которая

была положена в основу концепции общегосударственной автоматизирован-

ной системы управления (ОГАС). На рис.1.12 за основу принято многоуров-

невое представление: на верхнем уровне расположены общегосударственные

(территориальные) и отраслевые органы управления; на среднем – республи-

канские органы управления; на нижнем – предприятия и организации. Для

простоты на рисунке не показан еще один уровень − региональный, т.е. уро-

вень областей, краев. В этой структуре существовала древовидная подчинен-

ность исполнительных органов управления регионального, республиканского

и общегосударственного уровней.

В то же время предприятия и организации имели, как правило, двой-

ное подчинение отраслевым министерствам и территориальным органам

управления, т.е. имела место иерархия со слабыми связями.

В свою очередь, между общегосударственными органами управления

при принятии решений по сложным проблемам устанавливаются горизон-

тальные взаимодействия.

Рис. 1.12

Смешанный характер носит и организационная структура современно-

го предприятия (объединения, акционерного общества и т.д.). Оргструктуры,

называемые матричными, являются фактически тоже смешанными, посколь-

ку они сочетают матричные и иерархические представления.

Структуры с произвольными связями. Этот вид структур обычно

используется на начальном этапе познания объекта, новой проблемы, когда

идет поиск способов установления взаимоотношений между компонентами,

нет ясности в характере связей между элементами, не могут быть определены

не только последовательности их взаимодействия во времени (сетевые моде-

ли), но и распределение элементов по уровням иерархии. Такое представле-

ние − без связей и со всеми связями (рис 1.13) − отражает только разные под-

ходы к исследованию проблемы (можно последовательно убирать ненужные

связи, а можно только добавлять).

легкой

Рис. 1.13

1.4 Классификация систем

Примеры классификации систем. Системы разделяются на классы

по различным признакам. Предпринимались попытки классифицировать сис-

темы по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономи-

ческие и т.д.); по виду научного направления, используемого для их модели-

рования (математические, физические, химические и т.д.). Системы делят на

детерминированные и стохастические; открытые и закрытые; абстрактные и

материальные (существующие в объективной реальности) и т.д.

Классификации всегда относительны. Цель любой классификации –

ограничить выбор подходов к отображению системы, сопоставить выделен-

ным классам примеры и методы системного анализа и дать рекомендации по

выбору методов соответствующего класса систем. Рассмотрим для примера

некоторые из наиболее важных классов классификаций систем.

Открытые и закрытые системы. Понятие открытой системы ввел Л.

фон Берталанфи. Основная отличительная черта открытых систем – способ-

ность обмениваться со средой массой, энергией и информацией. В отличие от

них, закрытые или замкнутые системы предполагаются полностью лишен-

ными этой способности, т.е. изолированными от среды.

Целенаправленные, целеустремленные системы. Не всегда при изуче-

нии систем можно применять понятие цель. Однако при изучении экономиче-

ских, организационных объектов важно выделять класс целенаправленных

или целеустремленных систем.

В этом классе можно выделить системы, в которых цели задаются из-

вне (обычно в закрытых системах), и системы, в которых цели формируются

внутри системы (характерно для открытых, самоорганизующихся систем).

Классификация систем по сложности. Существуют несколько под-

ходов к разделению систем по сложности. Так Г.Н. Пивоваров связывает

сложность с размерами системы.

В то же время существует точка зрения, что большие (по величине,

количеству элементов) и сложные (по сложности связей, алгоритмов поведе-

ния) системы – это разные классы систем.

Б.С. Флейшман за основу классификации принимает сложность пове-

дения систем.

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням

сложности предложена К. Боулдингом. Выделенные им уровни приведены в

табл. 1.1.

Таблица 1.1

Типы

систем

Уровень сложности Примеры

Статистические структуры (остовы) Кристаллы

Простые динамические структуры с заданным

законом поведения

Часовой ме-

ханизм

Нежи-

вые

системы

Кибернетические системы с управляемыми цик-

лами обратной связи

Термостат

Открытие системы с самосохраняемой структу-

рой (первая ступень, на которой возможно разде-

ление на живое и неживое)

Клетки

Гомеостат

Живые организмы с низкой способностью вос-

принимать информацию

Растения

Живые организмы с более развитой способно-

стью воспринимать информацию, но не обла-

дающие самосознанием

Животные

Системы, характеризующиеся самосознанием,

мышлением и нетривиальным поведением

Люди

Социальные системы Социальные

организации

Живые

системы

Трансцендентные системы или системы, лежащие

в настоящий момент вне нашего познания

В этой классификации каждый последующий класс включает в себя

предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и

стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями законо-

мерностей иерархичности и историчности, а также сложными механизмами

функционирования и развития.

Классификация систем по степени организованности и ее роль в

выборе методов моделирования систем. Впервые разделение систем по

степени организованности по аналогии с классификацией Г. Саймона и А.

Ньюэлла (хорошо структурированные, плохо структурированные и неструк-

турированные проблемы) было предложено В.В. Налимовым, который выде-

лил класс хорошо организованных и класс плохо организованных или диффуз-

ных систем.

Позднее был добавлен еще класс самоорганизующихся систем, кото-

рый включает саморегулирующиеся, самообучающиеся, самонастраиваю-

щиеся и т.д. системы.

Выделенные классы можно рассматривать как подходы к отображе-

нию объекта или решаемой задачи.

Кратко охарактеризуем эти классы.

1. Представление объекта или процесса принятия решения в виде хо-

рошо 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.

Большинство моделей физических процессов и технических систем

представлены в этом классе организованных систем.

При представлении объекта в виде хорошо организованной системы

задачи выбора целей и определения средств их достижения (элементов, свя-

зей) не разделяются. Проблемная ситуация может быть описана в виде выра-

жений, связывающих цель со средствами (т.е. в виде критерия функциониро-

вания, критерия или показателя эффективности, целевой функции и т.д.), ко-

торые могут быть представлены уравнениями, формулами, системами урав-

нений и т.д. При этом иногда говорят, что цель представляется в виде крите-

рия функционирования или эффективности, в то время как в подобных выра-

жениях объединены и цель и средства.

Представления объекта в виде хорошо организованной системы при-

меняется 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 пред-

ставления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных

задач практически безрезультатны, т.к. требуют больших затрат времени и не

удается показать адекватность модели (поставить эксперимент).

2. При представлении объекта в виде плохо организованной или диф-

фузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты

и их связи с целями системы.

Система характеризуется некоторым набором макропараметров и за-

кономерностями, которые выявляются на основе исследования не всего объ-

екта или класса явлений, а путем изучения определенной с помощью некото-

рых правил достаточно представительной выборки компонентов, характери-

зующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного ис-

следования получают характеристики или закономерности (статистические,

экономические и т.д.) и распространяют эти закономерности на поведение

системы в целом.

Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое

применение при определении пропускной способности систем, при определе-

нии численности штатов в обслуживающих учреждениях, при исследовании

документальных потоков информации и т.д.

3. Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позво-

ляет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неоп-

ределенностью на начальном этапе постановки задачи.

Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризует-

ся рядом признаков, особенностей, которые обусловлены наличием в системе

активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми

свойствами, полезными для существования системы, приспосабливаемости ее

к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределен-

ность, затрудняют управление системой.

Перечислим эти особенности:

1) нестационарность (изменчивость, нестабильность) отдельных па-

раметров и стохастичность поведения;

2) уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкрет-

ных условиях благодаря наличию активных элементов и предельных возмож-

ностей, определяемых ресурсами;

3) способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и

помехам. Это, конечно, полезное свойство, однако адаптивность проявляется

и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управ-

ление системой;

4) способность противостоять энтропийным (разрушающим систе-

му) тенденциям, обусловленная наличием активных элементов;

5) способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою

структуру, сохраняя при этом целостность и основные свойства;

6) способность и стремление к целеобразованию: в отличие от закры-

тых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с актив-

ными элементами цели формируются внутри системы;

7) неоднозначность использования понятий (например, «цель – сред-

ство», «система – подсистема» и т.д.).

Легко видеть, что часть этих особенностей характерна для диффузных

систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров),

но большинство из рассмотренных особенностей являются специфическими

признаками, существенно отличающими этот класс от других и затрудняю-

щими их моделирование.

Рассмотренные особенности противоречивы. Они являются положи-

тельными и отрицательными.

Следует иметь в виду важное отличие развивающихся систем с актив-

ными элементами от закрытых – принципиальная ограниченность формализо-

ванного описания развивающихся, самоорганизующихся систем.

Эта особенность, т.е. необходимость сочетания формальных методов и

методов качественного анализа и положена в основу большинства моделей и

методик системного анализа.

Основную идею моделирования при отображении объекта классом са-

моорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом: раз-

рабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют известные на

данный момент компоненты и связи, а затем, путем преобразования получен-

ного отображения с помощью установленных (принятых) правил (правил

структуризации или декомпозиции; правил композиции, поиска мер близости

на пространстве состояний) получают новые, неизвестные ранее компоненты,

взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для

принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки

решения.

Таким образом, можно накапливать информацию об объекте, фикси-

руя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компо-

нент), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний

развивающейся системы, постепенно создавая все более адекватную модель

реального, изучаемого или создаваемого объекта.

Адекватность модели также доказывается как бы последовательно (по

мере ее формирования) путем оценки правильности отражения в каждой по-

следующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения по-

ставленных целей.

Практическая реализация такого механизма развития системы связана

с необходимостью разработки языка моделирования процесса принятия ре-

шения. В основу языка может быть положен один из методов моделирования

систем (теоретико-множественные представления, математическая логика,

математическая лингвистика, имитационное динамическое моделирование,

информационный подход).

При моделировании наиболее сложных проблем (процессов целеобра-

зования, совершенствования организационных структур и т.д.) механизм раз-

вития (самоорганизации) может быть реализован в форме методики систем-

ного анализа.

Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выделив

адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самообучающиеся сис-

темы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и т.д.

При представлении объекта классом самоорганизующихся систем за-

дачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При

этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь, могут быть

описаны в виде самоорганизующихся систем, т.е. структура основных на-

правлений, плана, структура функциональной части АСУ должна развиваться

так же, как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная струк-

тура предприятия и т.д.

Таким образом, определив класс системы, можно дать рекомендации

по выбору метода, который позволит более адекватно ее отобразить.

1.5 Закономерности систем

Закономерности взаимодействия части и целого. В процессе изуче-

ния особенностей функционирования и развития сложных систем с активны-

ми элементами был выявлен ряд закономерностей, помогающих глубже по-

нять диалектику части и целого в системе.

Целостность. Закономерность целостности (эмерджентность) прояв-

ляется в системе в возникновении у нее «новых интегративных качеств, не-

свойственных ее компонентам». Проявление этой закономерности легко по-

яснить на примерах поведения популяций, социальных систем и даже техни-

ческих объектов (свойства станка отличаются от свойств деталей, из которых

он собран).

Для того чтобы понять закономерность целостности, необходимо пре-

жде всего учитывать две ее стороны:

1) свойство системы (целого) не является простой суммой свойств со-

ставляющих ее элементов (частей);

2) свойство системы (целого) зависит от свойств составляющих ее

элементов (частей).

Кроме этих двух основных сторон, следует иметь в виду, что объеди-

ненные в систему элементы, как правило, утрачивают часть своих свойств,

присущих им вне системы, т.е. система как бы подавляет ряд свойств элемен-

тов. Но, с другой стороны, элементы, попав в систему, могут приобрести но-

вые свойства.

Свойство целостности связано с целью, для выполнения которой соз-

дается система. При этом если цель не задана в явном виде, а у отображаемо-

го объекта наблюдаются целостные свойства, можно попытаться определить

цель или выражение, связывающее цель со средствами ее достижения (целе-

вую функцию, системообразующий критерий), путем изучения причин появ-

ления закономерности целостности.

Закономерности иерархической упорядоченности систем. Комму-

никативность. Эта закономерность составляет основу определения системы

В.Н. Садовским и Э.Г. Юдиным, которые утверждают, что система не изоли-

рована от других систем, она связана множеством коммуникаций со средой,

представляющей собой, в свою очередь, сложное и неоднородное образова-

ние, содержащее надсистему (систему более высокого порядка, задающую

требования и ограничения исследуемой системе), подсистемы (нижележащие,

подведомственные системы) и систему одного уровня с рассматриваемой.

Такое сложное единство со средой названо закономерностью комму-

никативности, которая в свою очередь легко помогает перейти к иерархич-

ности как закономерности построения всего мира и любой выделенной из не-

го системы.

Иерархичность. Закономерность иерархичности или иерархической

упорядоченности была в числе первых закономерностей теории систем, кото-

рые выделил и исследовал Л. фон Берталанфи. Он показал связь иерархиче-

ской упорядоченности мира с закономерностями самоорганизации, развития

открытых систем.

Иерархические представления помогают лучше понять и исследовать

феномен сложности. Поэтому выделим основные особенности иерархической

упорядоченности.

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 упорядочен-

ности имеет сложные взаимоотношения с вышестоящим и нижестоящим

уровнями. По формулировке Кестлера, каждый уровень иерархии обладает

свойством «двуликого Януса»: «лик», направленный в сторону нижележаще-

го уровня, имеет характер автономного целого (системы), а «лик», направ-

ленный к узлу (вершине) вышестоящего уровня, проявляет свойства зависи-

мой части (элемента вышестоящей системы, каковой является для него со-

ставляющая вышестоящего уровня, которой он подчинен).

Эта конкретизация закономерности иерархичности объясняет неодно-

значность использования в сложных организационных системах понятий

«система» и «подсистема», «цель» и «средство» (элемент каждого уровня ие-

рархической структуры целей выступает как цель по отношению к ниже-

стоящим и как «подцель», а начиная с некоторого уровня, и как «средство» по

отношению к вышестоящей цели), что приводит к некорректным терминоло-

гическим спорам.

2. Важнейшая особенность иерархической упорядоченности как зако-

номерности заключается в том, что закономерность целостности (т.е. качест-

венные изменения свойств компонентов более высокого уровня по сравнению

с объединенными компонентами нижележащего) проявляется в ней на каж-

дом уровне иерархии. При этом объединение элементов в каждом узле ие-

рархической структуры приводит не только к появлению новых свойств у уз-

ла и утрате объединенными компонентами свободы проявления некоторых

своих свойств, но и к тому, что каждый подчиненный член иерархии приоб-

ретает новые свойства, отсутствующие у него в изолированном состоянии.

3. При использовании иерархических представлений как средства ис-

следования систем с неопределенностью происходит как бы расчленение

«большой» неопределенности на более «мелкие», лучше поддающиеся иссле-

дованию.

Однако следует иметь в виду, что в силу закономерности целостности

одна и та же система может быть представлена разными иерархическими

структурами.

Закономерности функционирования и развития систем. В послед-

нее время все больше начинает осознаваться необходимость учета при моде-

лировании систем, принципов их развития во времени, самоорганизации, при

выработке которых могут помочь рассматриваемые ниже закономерности.

Историчность. Хотя, с точки зрения диалектического и исторического

материализма, очевидно, что любая система не может быть неизменной, что

она не только возникает, функционирует, развивается, но и погибает, и каж-

дый может привести примеры становления, расцвета, упадка (старения) и да-

же смерти (гибели) биологических и социальных систем. Но для конкретных

случаев развития организационных систем и сложных технических комплек-

сов всегда трудно определить эти периоды. Не всегда руководители и конст-

рукторы систем учитывают, что время является непрерывной характеристи-

кой системы, что каждая система подчинена закономерности историчности, и

что эта закономерность – такая же объективная, как целостность, иерархич-

ность. Однако закономерность историчности можно учитывать, не только

пассивно фиксируя старение, но и реконструируя систему для сохранения ее

в новом качестве.

Закономерность самоорганизации. Основная особенность самооргани-

зующихся систем с активными элементами − это способность противостоять

энтропийным тенденциям, способность адаптироваться к изменяющимся ус-

ловиям, преобразуя при необходимости свою структуру. С другой стороны, в

любой реально развивающейся системе существует не одна, а две тенденции:

одна – стремления к возрастанию энтропии, вторая – негэнтропийная тенден-

ция, лежащая в основе эволюции.

Исследование глубинных причин самоорганизации, самодвижения це-

лостности показывает, что основой рассматриваемой закономерности явля-

ется диалектика части и целого в системе, которую рассматривают с точки

зрения строения системы, отображения ее текущего состояния, степени

целостности.

Закономерности осуществимости систем. Проблема осуществимости

систем является наименее исследованной. Рассмотрим некоторые закономерно-

сти, помогающие понять эту проблему и учитывать ее при определении прин-

ципов проектирования и организации функционирования систем управления.

Эквифинальность. Эта закономерность характеризует как бы предель-

ные возможности системы. Л. фон Берталанфи предложил и определил тер-

мин эквифинальность как «способность, в отличие от состояния равновесия в

закрытых системах, полностью детерминированных начальными условия-

ми,… достигать не зависящего от времени состояния, которое не зависит от

ее начальных условий и определяется исключительно параметрами системы».

Следовательно, по Берталанфи можно говорить об уровне развития

крокодила, обезьяны и характеризовать их предельными возможностями,

предельно возможными состояниями, к которым может стремиться тот или

иной вид, а соответственно и стремлением к этому предельному состоянию из