Тема№3 Теория систем. Система. Классификация систем

Тема№3
Теория систем. Система.
Классификация систем

По мере развития системных исследований становилось все более очевидным, что речь идет не об утверждении какой-то единственной концепции, претендующей на общенаучное значение, а о новом направлении исследовательской деятельности, о выработке новой системы принципов научного мышления, о формировании нового подхода к объектам исследования.

Общая теория систем в ее нынешнем состоянии рассматриватся, как совокупность различных моделей и способов описания систем разного рода. Среди них выделяются, прежде всего, качественные системные концепции. Их общая сторона состоит в выделении и фиксации самой "системной действительности" в ее первоначальном расчленении. Строить на этой основе концепции можно различными путями:

• 
  выявлением изоморфизмов (сходных по форме) законов в разных научных областях и построении на этой основе обобщенных научных моделей;
  
• 
  разбиением изучаемой научной действительности на ряд связанных друг с другом (по горизонтали или вертикали) системных сфер, которые иногда называют структурными уровнями.
  

Каждая такая проблема требует для своего решения соответствующих методов - не только содержательных, но и формальных.  К содержательным концепциям ОТС примыкают формальные варианты этой теории. В этом проявляется наибольшее многообразие подходов и позиций: М. Месарович (США) стремится построить математическое основание ОТС; М. Тод и Э. Шуфорд - теоретико-вероятностный анализ структуры систем; У. Росс Эшби - теоретико-множественную концепцию гомеостазиса (совокупность сложных приспособлений, направленных на поддержание равновесия).

В результате определился ряд перспективных направлений, которые решают основные задачи теории систем.

Кибернетика, базирующаяся на принципе обратной связи и вскрывающая механизмы целенаправленного и самоконтролируемого поведения;

Теория информации, вводящая понятие информации как некоторого количества и развивающая принципы передачи информации;

Теория игр, анализирующая в рамках особого математического аппарата рациональную конкуренцию двух или более противодействующих сил с целью достижения максимального выигрыша и минимального проигрыша;

Теория решений, анализирующая аналогично теории игр рациональные выборы внутри человеческих организаций, на основе рассмотрения данной ситуации и ее возможных исходов;

Топология, или реляционная математика, включающая не метрические области, такие, как теория сетей и теория графов;

Факторный анализ, т.е. процедуры изоляции посредством использования математического анализа факторов в много переменных явлениях в различных областях знания;

Общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общего определения понятия "система" - комплекса взаимодействующих компонентов - ряд понятий, характерных для организованных объектов: взаимодействие, сумма, централизация, конкуренция и другие.

Поскольку теория систем в широком смысле является по своему характеру фундаментальной междисциплинарной наукой, она имеет прикладную сферу, включающую ряд областей:

• 
  системотехнику (Systems Engineering), т.е. научное планирование, проектирование, оценку и конструирование систем человек - машина;
  
• 
  исследование операций (Operations research), т.е. научное управление существующими системами людей, машин материалов, финансов и т.д.;
  
• 
  инженерную психологию (Human Engineering), т.е. анализ приспособления систем, и, прежде всего, машинных систем, для достижения максимума эффективности при минимуме денежных и иных затрат.
  

1. 
   Они сходны в том, что необходимо как-то решать проблемы, характерные для многих наук.
   
2. 
   Эти теории вводят новые понятия и модели, например, обобщенное понятие системы, понятие информации (сравнимой по значению с понятием энергии в физике).
   
3. 
   Эти теории, как указывалось выше, имеют дело преимущественно со многими переменным.
   
4. 
   Вводимые этими теориями модели являются междисциплинарными по своему характеру и далеко выходят за пределы сложившихся областей научного знания.
   
5. 
   Вводятся такие понятия, как целостность, организация, направленность движения или функционирования, за которыми в механистической науке закрепилось представление как о ненаучных или метафизических.
   

Одним из возможных подходов к созданию общей теории систем может служить отбор явлений, касающихся одновременно различных дисциплин, и построение отражающих эти явления общих моделей. Другой подход заключается в построении главной иерархии уровней сложности для основных типов систем в различных реальных областях. Это связано с определением уровня абстрагирования при представлении каждого уровня иерархии.

Подход, основанный на иерархии уровней, приводит к понятию "системы систем", применяемому в большинстве предпринимательских и других организаций. Уровни подхода следующие:

1. 
   Уровень статической структуры. Он мог бы называться уровнем "основ". Описание этой структуры служит началом систематизированных теоретических знаний почти в любой области науки, так как невозможно создать точную функциональную или динамическую теорию, не имея достоверного описания статических взаимоотношений.
   
2. 
   Уровень иерархии систем. Это уровень простой динамической системы с предопределенными, обязательными изменениями. Он может быть назван уровнем "часового механизма". Большая часть теоретических положений в физике, химии, и даже в экономике, относится к этой категории.
   

Центральным понятием системного анализа является понятие "система". Система это совокупность элементов (подсистем). При определенных условиях элементы сами могут рассматриваться как системы, а исследуемая система - как элемент более сложной системы.

Связи между элементами в системе превосходят по силе связи этих элементов с элементами, не входящими в систему. Это свойство позволяет выделить систему из среды.

Для любой системы характерно существование интегративных качеств (свойство эмерджентности), которые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному ее элементу в отдельности: систему нельзя сводить к простой совокупности элементов.

Система всегда имеет цели, для которых она функционирует и существует.

Т.е. система это совокупность (множество) отдельных объектов с неизбежными связями между ними. Если мы обнаруживаем хотя бы два таких объекта: учитель и ученик в процессе обучения, продавец и покупатель в торговле, телевизор и передающая станция в телевидении и т. д. - то это уже система

Системы имеют также определенные закономерности:

Основные признаки систем следующие:

• 
  целостность, связанность или относительная независимость от среды и систем. С исчезновением связанности исчезает и система, хотя элементы системы и даже некоторые отношения между ними могут быть сохранены;
  
• 
  наличие подсистем и связей между ними или наличие структуры системы. С исчезновением подсистем или связей между ними может исчезнуть и сама система;
  
• 
  возможность обособления или абстрагирования от окружающей среды, т.е. относительная обособленность от тех факторов среды, которые в достаточной мере не влияют на достижение цели;
  
• 
  связи с окружающей средой по обмену ресурсами;
  
• 
  подчиненность всей организации системы некоторой цели;
  
• 
  эмерджентность или несводимость свойств системы к свойствам элементов;
  
• 
  увеличение разнообразия типов частей системы, выполняемых ими функций, что обусловливает различия в их абсолютной стоимости;
  
• 
  усложнение функционирования;
  
• 
  сложность поведения, нелинейность характеристик;
  
• 
  повышение уровня автоматизации, означающее, в частности, увеличение степени относительной самостоятельности системы в ее поведении;
  
• 
  нерегулярное, статистически распределенное во времени поступление внешний воздействий;
  
• 
  наличие в ряде случаев состязательного момента, т.е. такого функционирования системы, при котором необходимо учитывать конкуренцию отдельных частей;
  
• 
  многоаспектность (техническая, экономическая, социальная, психологическая);
  
• 
  контринтуитивность (причина и следствие жестко однозначно не связаны ни во времени, ни в пространстве);
  
• 
  нелинейность (синергетика).
  

Системы разделяются на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбрать разные принци­пы классификации. При этом систему можно охарактеризовать одним или несколькими признаками. Чаще всего системы классифицируются следующим образом:

• 
  по виду научного направления - математические, физи­ческие, химические и т. п.;
  
• 
  по степени определенности функционирования: детерминированные и вероятностные. Детерминированной называют систему, если ее поведение можно абсолютно точно предвидеть. Система, состояния которой зависит не только от контролируемых, но и от неконтролируемых воздействий или если в ней самой находится источник случайности, носит название вероятностной. Приведем пример стохастических систем, это - заводы, аэропорты, сети и системы ЭВМ, магазины, предприятия бытового обслуживания и т.д.
  
• 
  по степени организованности - хорошо организован­ные, плохо организованные (диффузные), самоорганизующиеся системы.
  

• 
  по происхождению различают системы естественные, созданные в ходе естественной эволюции и в целом не подверженные влиянию человека (клетка), и искусственные, созданные под воздействием человека, обусловленные его интересами и целями (машина).
  
• 
  по основным элементам системы могут быть разделены на абстрактные, все элементы которых являются понятиями (языки, философские системы, системы счисления), и конкретные, в которых присутствуют материальные элементы.
  

• 
  по взаимодействию со средой различают системы замкнутые и открытые. Замкнутая система в процессе своего функционирования использует только ту информацию, которая вырабатывается в ней самой (система кондиционирования воздуха в замкнутом объеме). В открытой системе функционирование определяется как внутренней, так и внешней, поступающей на входы, информацией. Большинство изучаемых систем являются открытыми, т.е. они испытывают воздействие среды и реагируют на него и, в свою очередь, оказывают воздействие на среду.
  

• 
  по степени сложности различают простые, сложные и очень сложные системы. Простые системы характеризуются небольшим числом элементов, связи между которыми легко поддаются описанию (средства механизации, простейшие организмы). Сложные системы состоят из большого числа элементов и характеризуются разветвленной структурой, выполняют более сложные функции. Изменения отдельных элементов и (или) связей влечет за собой изменение многих других элементов. Но все же отдельные конкретные состояния системы могут быть описаны (автоматы, ЭВМ, галактики). Очень сложные системы характеризуются большим числом разнообразных элементов, обладают множеством структур, не могут быть полностью описаны (мозг, хозяйство).
  

• 
  по естественному разделению системы делятся на: технические, биологические, социально-экономические. Технические – это искусственные системы, созданные человеком (машины, автоматы, системы связи). Биологические – различные живые организмы, популяции, биогеоценозы и т.п. Социально-экономические – системы существующие в обществе, обусловленные присутствием и деятельностью человека (хозяйство, отрасль, бригада и т.п.).
  
• 
  по определению выходных сигналов. Динамические системы характеризуются тем, что их выходные сигналы в данный момент времени определяются характером входных воздействий в прошлом и настоящем (зависит от предыстории). В противном случае системы называют статическими. Примером динамических систем является биологические, экономические, социальные системы; такие искусственные системы как завод, предприятия, поточная линия и т.д.
  
• 
  по изменению во времени. Если вход и выход системы измеряется или изменяется во времени дискретно, через шаг t, то система называется дискретной. Противоположным понятием является понятие непрерывной системы. Например: ЭВМ, электронные часы, электросчетчик - дискретные системы; песочные часы, солнечные часы, нагревательные приборы и т.д. - непрерывные системы.
  
• 
  По типу организации: централизованные (однополюсные, иерархические, биполярные с входным и выходным полюсами); децентрализованные (многополюсные сети, сети без полюсов с различной произвольной топологией; матрич­ные сети с регулярной топологией, сети смешанной топо­логии: регулярной и произвольной)
  
• 
  По составу функций: одно- или многофункциональ­ные, с постоянным или переменным составом функций;
  

Рассмотрим некоторые виды систем более подробно.

Хорошо организованные системы. Представить анализируемый объект или процесс в виде «хорошо организованной системы» означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, т. е. определить связи между всеми компонентами и целями системы, с точки зрения которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. Проблемная ситуация может быть описана в виде математического выражения, связывающего цель со сред­ствами, т. е. в виде критерия эффективности, критерия функци­онирования системы, который может быть представлен сложным уравнением или системой уравнений. Решение задачи при пред­ставлении ее в виде хорошо организованной системы осуществ­ляется аналитическими методами формализованного представле­ния системы.

Примеры хорошо организованных систем: солнечная система, описывающая наиболее существенные закономерности движения планет вокруг Солнца; отображение атома в виде планетарной системы, состоящей из ядра и электронов; описание работы сложного электронного устройства с помощью системы уравне­ний, учитывающей особенности условий его работы (наличие шумов, нестабильности источников питания и т. п.). Для отображения объекта в виде хорошо организованной системы необходимо выделять существенные и не учитывать относительно несущественные для данной цели рассмотрения компоненты: например, при рассмотрении солнечной системы не учитывать метеориты, астероиды и другие мелкие по сравнению с планетами элементы межпланетного пространства.

Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детермини­рованное описание и экспериментально доказать правомерность его применения, адекватность модели реальному процессу. По­пытки применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или мно­гокритериальных задач плохо удаются: они требуют недопусти­мо больших затрат времени, практически нереализуемы и неадек­ватны применяемым моделям.

Плохо организованные системы. При представлении объекта в виде «плохо организованной или диффузной системы» не ста­вится задача определить все учитываемые компоненты, их свой­ства и связи между ними и целями системы. Система харак­теризуется некоторым набором макропараметров и закономер­ностями, которые находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенной с помо­щью некоторых правил выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические) и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение всей системы с некоторой довери­тельной вероятностью.

Подход к отображению объектов в виде диффузных систем широко применяется при: описании систем массового обслужива­ния, определении численности штатов на предприятиях и учреж­дениях, исследовании документальных потоков информации в си­стемах управления и т. д.

Самоорганизующиеся системы. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы — это подход, позволяющий ис­следовать наименее изученные объекты и процессы. Самооргани­зующиеся системы обладают признаками диффузных систем: стохастичностью поведения, нестационарностью отдельных па­раметров и процессов. К этому добавляются такие признаки, как непредсказуемость поведения; способность адаптироваться к из­меняющимся условиям среды, изменять структуру при взаимо­действии системы со средой, сохраняя при этом свойства целост­ности; способность формировать возможные варианты поведе­ния и выбирать из них наилучший и др. Иногда этот класс разбивают на подклассы, выделяя адаптивные или самоприс­посабливающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовос­производящиеся и другие подклассы, соответствующие различ­ным свойствам развивающихся систем. Примеры: биологические организации, коллективное поведение людей, организация управления на уровне предприятия, отрасли, государства в целом, т.е. в тех системах, где обязательно имеется человеческий фактор.

При применении отображения объекта в виде самоорганизующейся системы задачи определения целей и выбора средств, к; правило, разделяются. При этом задача выбора целей может быть, в свою очередь, описана в виде самоорганизующейся системы, т. е. структура функциональной части АСУ, структура целей плана может разбиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ (комплекс технических средств АСУ) или организационная структура системы управления.

Большинство примеров применения системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем.

Большие и сложные системы. Существует ряд подходов к разделению систем по сложности. В частности, Г. Н. Поваров в зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре класса систем: малые системы (10...10³ элементов), сложные (10⁴...10⁷ элементов), ультрасложные (10⁷. ..10³⁰ элементов) суперсистемы (10³⁰.. .10²⁰⁰ элементов). Так как понятие элемент; возникает относительно задачи и цели исследования системы, то и данное определение сложности является относительным, а не абсолютным.

Английский кибернетик С. Бир классифицирует все кибернетические системы на простые и сложные в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико-вероятностного. А. И. Берг определяет сложную систему как систему, которую можно описать не менее чем на двух различных мате­матических языках (например, с помощью теории дифференци­альных уравнений и алгебры Буля).

Очень часто сложными системами называют системы, кото­рые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе. Все это свидетельствует об отсутствии единого определения сложности системы.

Так же дается следующее определение: сложной системой называется система, в модели которой недостаточно информации для эффективного управления этой системой. Таким образом, признаком простоты системы является достаточность информации для ее управления. Если же результат управления, полученный с помощью модели, будет неожиданным, то такую систему относят к сложной. Для перевода системы в разряд простой необходимо получение недостающей информации о ней и включение ее в модель.

При разработке сложных систем возникают проблемы, относящиеся не только к свойствам их составляющих элементов и подсистем, но также к закономерностям функционирования системы в целом. При этом появляется широкий круг специфи­ческих задач, таких, как определение общей структуры системы; организация взаимодействия между элементами и подсистемами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальных режимов функ­ционирования системы; оптимальное управление системой и др.

Чем сложнее система, тем большее внимание уделяется вышеуказанным вопросам. Математической базой исследования сложных систем является теория систем. В теории систем большой системой сложной, системой большого масштаба,(Large Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию.

От сложных систем необходимо отличать большие системы.

Под большой системой понимается совокупность материаль­ных ресурсов, средств сбора, передачи и обработки информации, людей-операторов, занятых на обслуживании этих средств, и лю­дей-руководителей, облеченных надлежащими правами и ответ­ственностью для принятия решений. Материальные ресурсы - это сырье, материалы, полуфабрикаты, денежные средства, раз­личные виды энергии, станки, оборудование, люди, занятые на выпуске продукции, и т. д. Все указанные элементы ресурсов объединены с помощью некоторой системы связей, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей. Таким образом, система, для актуализации модели которой в целях управления недостает материальных ресурсов (машинного времени, емкости памяти, других материальных средств моделирования) называется большой. К таким системам относятся экономические, организационно-управленческие, биологические нейрофизиологические, и т.п. системы.

Характерные особенности больших систем. К подобным отличительным особенностям относятся следующие:

• 
  большое число элементов в системе (сложность системы);
  
• 
  взаимосвязь и взаимодействие между элементами;
  
• 
  иерархичность структуры управления;
  
• 
  обязательное наличие человека в контуре управления, на которого возлагается часть наиболее ответственных функций управления.
  

Способом перевода больших систем в простые является создание новых более мощных средств вычислительной техники. Однако, четкой границы, отделяющей простые системы от больших, нет. Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своем составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности. Простая система может находиться только в двух состояниях: состоянии работоспособности (исправном) и состоянии отказа (неисправном). При отказе элемента простая система либо полностью прекращает выполнение своей функции, либо продолжает ее выполнение в полном объеме, если отказавший элемент резервирован. Большая система при отказе отдельных элементов и даже целых подсистем не всегда теряет работоспособность, зачастую только снижаются характеристики ее эффективности. Это свойство больших систем обусловлено их функциональной избыточностью и, в свою очередь, затрудняет формулировку понятия «отказ» системы.

1. 
   Что представляет собой общая теория систем?
   
2. 
   Что такое кибернетика?
   
3. 
   Что такое теория информации?
   
4. 
   Что такое теория игр?
   
5. 
   Что такое факторный анализ?
   
6. 
   Опишите подходы к созданию общей теории систем?
   
7. 
   Раскройте понятие «система».
   
8. 
   В чем особенности сложной системы?
   
9. 
   Чем сложные системы отличаются от больших систем?
   
10. 
    Дайте определения следующим понятиям: объект, подсистема, структура, функция, связь.
    
11. 
    Опишите основные закономерности систем.
    
12. 
    Дайте классификацию систем по основным признакам.
    
13. 
    Опишите отличие сложных систем от больших.