Общие понятия систем, признаки, свойства, классификация. Возникновение и развитие системных представлений
Существует множество понятий системы. Рассмотрим понятия, которые наиболее полно раскрывают ее существенные свойства (рис. 1).
Рис. 1. Понятие системы
«Система – это комплекс взаимодействующих компонентов».
«Система – это множество связанных действующих элементов».
«Система – это не просто совокупность единиц... а совокупность отношений между этими единицами».
И хотя понятие системы определяется по-разному, обычно все-таки имеется в виду, что система представляет собой определенное множество взаимосвязанных элементов, образующих устойчивое единство и целостность, обладающее интегральными свойствами и закономерностями.
Мы можем определить систему как нечто целое, абстрактное или реальное, состоящее из взаимозависимых частей.
Системой может являться любой объект живой и неживой природы, общества, процесс или совокупность процессов, научная теория и т. д., если в них определены элементы, образующие единство (целостность) со своими связями и взаимосвязями между ними, что создает в итоге совокупность свойств, присущих только данной системе и отличающих ее от других систем (свойство эмерджентности).
Система (от греч. SYSTEMA, означающего «целое, составленное из частей») представляет собой множество элементов, связей и взаимодействий между ними и внешней средой, образующих определенную целостность, единство и целенаправленность. Практически каждый объект может рассматриваться как система.
Система – это совокупность материальных и нематериальных объектов (элементов, подсистем), объединенных какими-либо связями (информационными, механическими и др.), предназначенных для достижения определенной цели и достигающих ее наилучшим образом. Система определяется как категория, т.е. ее раскрытие производится через выявление основных, присущих системе свойств. Для изучения системы необходимо ее упростить с удержанием основных свойств, т.е. построить модель системы.
Система может проявляться как целостный материальный объект, представляющий собой закономерно обусловленную совокупность функционально взаимодействующих элементов.
Важным средством характеристики системы являются ее свойства . Основные свойства системы проявляются через целостность, взаимодействие и взаимозависимость процессов преобразования вещества, энергии и информации, через ее функциональность, структуру, связи, внешнюю среду.
Свойство – это качество параметров объекта, т.е. внешние проявления того способа, с помощью которого получают знания об объекте. Свойства дают возможность описывать объекты системы. При этом они могут изменяться в результате функционирования системы . Свойства – это внешние проявления того процесса, с помощью которого получается знание об объекте, ведется за ним наблюдение. Свойства обеспечивают возможность описывать объекты системы количественно, выражая их в единицах, имеющих определенную размерность. Свойства объектов системы могут изменяться в результате ее действия.
Выделяют следующиеосновные свойства системы :
· Система есть совокупность элементов . При определенных условиях элементы могут рассматриваться как системы.
· Наличие существенных связей между элементами . Под существенными связями понимаются такие, которые закономерно, с необходимостью определяют интегративные свойства системы.
· Наличие определенной организации , что проявляется в снижении степени неопределенности системы по сравнению с энтропией системоформирующих факторов, определяющих возможность создания системы. К этим факторам относят число элементов системы, число существенных связей, которыми может обладать элемент.
· Наличие интегративных свойств , т.е. присущих системе в целом, но не свойственных ни одному из ее элементов в отдельности. Их наличие показывает, что свойства системы, хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью. Система не сводится к простой совокупности элементов; декомпозируя систему на отдельные части, нельзя познать все свойства системы в целом.
· Эмерджентностъ – несводимость свойств отдельных элементов и свойств системы в целом.
· Целостность – это общесистемное свойство, заключающееся в том, что изменение любого компонента системы оказывает воздействие на все другие ее компоненты и приводит к изменению системы в целом; и наоборот, любое изменение системы отзывается на всех компонентах системы.
· Делимость – возможна декомпозиция системы на подсистемы с целью упрощения анализа системы.
· Коммуникативность . Любая система функционирует в окружении среды, она испытывает на себе воздействия среды и, в свою очередь, оказывает влияние на среду. Взаимосвязь среды и системы можно считать одной из основных особенностей функционирования системы, внешней характеристикой системы, в значительной степени определяющей ее свойства.
· Системе присуще свойство развиваться , адаптироваться к новым условиям путем создания новых связей, элементов со своими локальными целями и средствами их достижения. Развитие – объясняет сложные термодинамические и информационные процессы в природе и обществе.
· Иерархичность . Под иерархией понимается последовательная декомпозиция исходной системы на ряд уровней с установлением отношения подчиненности нижележащих уровней вышележащим. Иерархичность системы состоит в том, что она может быть рассмотрена как элемент системы более высокого порядка, а каждый ее элемент, в свою очередь, является системой.
· Важным системным свойством является системная инерция, определяющая время, необходимое для перевода системы из одного состояния в другое при заданных параметрах управления.
· Многофункциональность – способность сложной системы к реализации некоторого множества функций на заданной структуре, которая проявляется в свойствах гибкости, адаптации и живучести.
· Гибкость – это свойство системы изменять цель функционирования в зависимости от условий функционирования или состояния подсистем.
· Адаптивность – способность системы изменять свою структуру и выбирать варианты поведения сообразно с новыми целями системы и под воздействием факторов внешней среды. Адаптивная система – такая, в которой происходит непрерывный процесс обучения или самоорганизации.
· Надежность – это свойство системы реализовывать заданные функции в течение определенного периода времени с заданными параметрами качества.
· Безопасность – способность системы не наносить недопустимые воздействия техническим объектам, персоналу, окружающей среде при своем функционировании.
· Уязвимость – способность получать повреждения при воздействии внешних и (или) внутренних факторов.
· Структурированность – поведение системы обусловлено поведением ее элементов и свойствами ее структуры.
· Динамичность – это способность функционировать во времени.
· Наличие обратной связи .
Любая система имеет цель и ограничения. Цель системы может быть описана целевой функцией U1 = F (х, у, t, ...), где U1 – экстремальное значение одного из показателей качества функционирования системы.
Поведение системы можно описать законом Y = F(x), отражающим изменения на входе и выходе системы. Это и определяет состояние системы.
Состояние системы – это мгновенная фотография, или срез системы, остановка ее развития. Его определяют либо через входные взаимодействия или выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы. Это совокупность состояний ее n элементов и связей между ними. Задание конкретной системы сводится к заданию ее состояний, начиная с зарождения и кончая гибелью или переходом в другую систему. Реальная система не может находиться в любом состоянии. На ее состояние накладывают ограничения – некоторые внутренние и внешние факторы (например, человек не может жить 1000 лет). Возможные состояния реальной системы образуют в пространстве состояний системы некоторую подобласть Z СД (подпространство) – множество допустимых состояний системы.
Равновесие – способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий или при постоянных воздействиях сохранять свое состояние сколь угодно долго.
Устойчивость – это способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних или внутренних возмущающих воздействий. Эта способность присуща системам, когда отклонение не превышает некоторого установленного предела.
3. Понятие структуры системы .
Структура системы – совокупность элементов системы и связей между ними в виде множества.Структура системы означает строение, расположение, порядок и отражает определенные взаимосвязи, взаимоположение составных частей системы, т.е. ее устройства и не учитывает множества свойств (состояний) ее элементов.
Система может быть представлена простым перечислением элементов, однако чаще всего при исследовании объекта такого представления недостаточно, т.к. требуется выяснить, что представляет собой объект и что обеспечивает выполнение поставленных целей.
Рис. 2. Структура системы
Понятие элемента системы. По определению элемент – это составная часть сложного целого. В нашем понятии сложное целое – это система, которая представляет собой целостный комплекс взаимосвязанных элементов.
Элемент – часть системы, обладающая самостоятельностью по отношению ко всей системе и неделимая при данном способе выделения частей. Неделимость элемента рассматривается как нецелесообразность учета в пределах модели данной системы его внутреннего строения.
Сам элемент характеризуется только его внешними проявлениями в виде связей и взаимосвязей с остальными элементами и внешней средой.
Понятие связи. Связь – совокупность зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы. Установить связь между двумя элементами – это значит выявить наличие зависимостей их свойств. Зависимость свойств элементов может иметь односторонний и двусторонний характер.
Взаимосвязи – совокупность двухсторонних зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы.
Взаимодействие – совокупность взаимосвязей и взаимоотношений между свойствами элементов, когда они приобретают характер взаимосодействия друг другу.
Понятие внешней среды. Система существует среди других материальных или нематериальных объектов, которые не вошли в систему и объединяются понятием «внешняя среда» – объекты внешней среды. Вход характеризует воздействие внешней среды на систему, выход – воздействие системы на внешнюю среду.
По сути дела, очерчивание или выявление системы есть разделение некоторой области материального мира на две части, одна из которых рассматривается как система – объект анализа (синтеза), а другая – как внешняя среда.
Внешняя среда – набор существующих в пространстве и во времени объектов (систем), которые, как предполагается, оказывают действие на систему.
Внешняя среда – это совокупность естественных и искусственных систем, для которых данная система не является функциональной подсистемой.
Типы структур
Рассмотрим ряд типовых структур систем, использующихся при описании организационно-экономических, производственных и технических объектов.
Обычно понятие "структура" связывают с графическим отображением элементов и их связей. Однако структура может быть представлена и в матричной форме, форме теоретико-множественного описания, с помощью языка топологии, алгебры и других средств моделирования систем .
Линейная (последовательная) структура (рис. 8) характеризуется тем, что каждая вершина связана с двумя соседними При выходе из строя хотя бы одного элемента (связи) структура разрушается. Примером такой структуры является конвейер.
Кольцевая структура (рис. 9) отличается замкнутостью, любые два элемента обладают двумя направлениями связи. Это повышает скорость общения, делает структуру более живучей.
Сотовая структура (рис. 10) характеризуется наличием резервных связей, что повышает надежность (живучесть) функционирования структуры, но приводит к повышению ее стоимости.
Многосвязная структура (рис. 11) имеет структуру полного графа. Надежность функционирования максимальная, эффективность функционирования высокая за счет наличия кратчайших путей, стоимость - максимальная.
Звездная структура (рис. 12) имеет центральный узел, который выполняет роль центра, все остальные элементы системы являются подчиненными.
Графовая структура (рис. 13) используется обычно при описании производственно-технологических систем.
Сетевая структура (сеть) - разновидность графовой структуры, представляющая собой декомпозицию системы во времени.
Например, сетевая структура может отображать порядок действия технической системы (телефонная сеть, электрическая сеть и т. п.), этапы деятельности человека (при производстве продукции - сетевой график, при проектировании - сетевая модель, при планировании - сетевая модель, сетевой план и т. д.).
Иерархическая структура получила наиболее широкое распространение при проектировании систем управления, чем выше уровень иерархии, тем меньшим числом связей обладают его элементы. Все элементы кроме верхнего и нижнего уровней обладают как командными, так и подчиненными функциями управления.
Иерархические структуры представляют собой декомпозицию системы в пространстве. Все вершины (узлы) и связи (дуги, ребра) существуют в этих структурах одновременно (не разнесены во времени).
Иерархические структуры, в которых каждый элемент нижележащего уровня подчинен одному узлу (одной вершине) вышестоящего (и это справедливо для всех уровней иерархии), называют древовидными структурами (структурами типа "дерева"; структурами, на которых выполняются отношения древесного порядка, иерархическими структурами с сильными связями) (рис 14, а).
Структуры, в которых элемент нижележащего уровня может быть подчинен двум и более узлам (вершинам) вышестоящего уровня, называют иерархическими структурами со слабыми связями (рис 14, б).
В виде иерархических структур представляются конструкции сложных технических изделий и комплексов, структуры классификаторов и словарей, структуры целей и функций, производственные структуры, организационные структуры предприятий.
В общем случае термин иерархия шире, он означает соподчиненность, порядок подчинения низших по должности и чину лиц высшим, возник как наименование "служебной лестницы" в религии, широко применяется для характеристики взаимоотношений в аппарате управления государством, армией и т.д., затем концепция иерархии была распространена на любой согласованный по подчиненности порядок объектов.
Таким образом, в иерархических структурах важно лишь выделение уровней соподчиненности, а между уровнями и компонентами в пределах уровня могут быть любые взаимоотношения. В соответствии с этим существуют структуры, использующие иерархический принцип, но имеющие специфические особенности, и их целесообразно выделить особо.
1. Целостность и делимость . Система - это прежде всего целостная совокупность элементов. Это означает, что, с одной стороны, система - целостное образование и, с другой - в ее составе отчетливо бывают выделены целостные объекты (элементы). При этом следует иметь в виду, что элементы существуют лишь в системе. Вне системы это в лучшем случае объекты, обладающие системнозначимыми свойствами. При вхождении и систему элемент приобретает системноопределенное свойство взамен системнозначимого. Важно заметить, что для системы первичным является признак целостности, т. е. она воспринимается как единое целое, состоящее из взаимодействующих частей, часто разнокачественных, но одновременно совместимых.
2. Наличие устойчивых связей . Наличие существенных устойчивых связей (отношений) между элементами или (и) их свойствами, превосходящих по мощности (силе) связи этих элементов с элементами, не входящими в данную систему, является следующим атрибутом системы. Система существует как неĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ целостное образование, когда мощность (сила) существенных связей между элементами системы на интервале времени, не равном нулю, больше, чем мощность связей этих же элементов с внешней средой. Для информационных связей оценкой потенциальной мощности может служить пропускная способность данной информационной системы, а реальной мощности - действительная величина потока информации. При этом в общем случае при оценке мощности информационных связей крайне важно учитывать качественные характеристики передаваемой информации (ценность, полезность, достоверность и т. п.).
3. Организация . Это свойство характеризуется наличием определенной организации, что проявляется в снижении энтропии (степени неопределенности) системы H{S} по сравнению с энтропией системоформирующих факторов H{F), определяющих возможность создания системы.
4 .Эмерджентность . Эмерджентность предполагает наличие таких качеств (свойств), которые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности.
Наличие интегрированных качеств показывает, что свойства системы хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью. Отсюда можно сделать выводы:
1) система не сводится к простой совокупности элементов;
2) расчленяя систему на отдельные части, изучая каждую из них отдельности, нельзя познать все свойства системы в целом.
Любой объект, который обладает всеми рассматриваемыми свойствами можно называть системой. Одни и те же элементы (в зависимости от принципа, используемого для их объединения в систему) могут образовывать различные по свойствам системы. По этой причине характеристики системы в целом определяются не только и не столько характеристиками составляющих ее элементов, сколько характеристиками связей между ними. Наличие взаимосвязей (взаимодействия) между элементами определяет особое свойство сложных систем - организованную сложность. Добавление элементов в систему не только вводит новые связи, но и изменяет характеристики многих или всех прежних взаимосвязей, приводит к исключению некоторых из них или появлению новых.
85
1. Цель курса «Основы системного анализа». Определения терминов «Системный анализ, системность». Назначение системного анализа (СА)
Существуют различные точки зрения на содержание понятия «системный анализ» и область его применения. Изучение различных определений системного анализа позволяет выделить четыре его трактовки.
Первая трактовка рассматривает системный анализ как один из конкретных методов выбора лучшего решения возникшей проблемы, отождествляя его, например, с анализом по критерию стоимость -- эффективность.
Такая трактовка системного анализа характеризует попытки обобщить наиболее разумные приемы любого анализа (например, военного или экономического), определить общие закономерности его проведения.
В первой трактовке системный анализ -- это, скорее, «анализ систем», так как акцент делается на объекте изучения (системе), а не на системности рассмотрения (учете всех важнейших факторов и взаимосвязей, влияющих на решение проблемы, использование определенной логики поиска лучшего решения и т.д.)
В ряде работ, освещающих те или иные проблемы системного анализа, слово «анализ» употребляется с такими прилагательными, как количественный, экономический, ресурсный, а термин «системный анализ» применяется значительно реже.
Согласно второй трактовке системный анализ -- это конкретный метод познания (противоположность синтезу).
Третья трактовка рассматривает системный анализ как любой анализ любых систем (иногда добавляется, что анализ на основе системной методологии) без каких-либо дополнительных ограничений на область его применения и используемые методы.
Согласно четвертой трактовке системный анализ -- это вполне конкретное теоретико-прикладное направление исследований, основанное на системной методологии и характеризующееся определенными принципами, методами и областью применения. Он включает в свой состав как методы анализа, так и методы синтеза, кратко охарактеризованные нами ранее.
Итак, системный анализ -- это совокупность определенных научных методов и практических приемов решения разнообразных проблем, возникающих во всех сферах целенаправленной деятельности общества, на основе системного подхода и представления объекта исследования в виде системы. Характерным для системного анализа является то, что поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей деятельности системы, при функционировании которой возникла данная проблема. При этом устанавливается соответствие между этими целями, возможными путями решения возникшей проблемы и потребными для этого ресурсами.
Целью системного анализа является полная и всесторонняя проверка различных вариантов действий с точки зрения количественного и качественного сопоставления затраченных ресурсов с получаемым эффектом.
Системный анализ предназначен для решения в первую очередь слабоструктуризованных проблем, т.е. проблем, состав элементов и взаимосвязей которых установлен только частично, задач, возникающих, как правило, в ситуациях, характеризуемых наличием фактора неопределенности и содержащих неформализуемые элементы, непереводимые на язык математики.
Системный анализ помогает ответственному за принятие решения лицу более строго подойти к оценке возможных вариантов действий и выбрать наилучший из них с учетом дополнительных, неформализуемых факторов и моментов, которые могут быть неизвестны специалистам, готовящим решение.
2. Причины возникновения СА. Особенности совершенного СА
Системный анализ возник в США и прежде всего в недрах ВПК. Кроме того, в США системный анализ изучался во многих государственных организациях. Он считался наиболее ценным побочным достижением в области обороны и изучения космического пространства. В обеих палатах конгресса США в 60-е гг. прошлого века были внесены законопроекты «о мобилизации и использовании научно-технических сил страны для применения системного анализа и системотехники в целях наиболее полного использования людских ресурсов для решения национальных проблем».
Системный анализа использовался также руководителями и инженерами в крупных предприятиях промышленности. Цель применения методов системного анализа в промышленности и в коммерческой области -- изыскание путей получения высокой прибыли.
Примером использования методов системного анализа в США может служить система программного планирования, известная под названием «планирование -- программирование -- разработка бюджета» (ППБ), или сокращенно «программное финансирование».
Помимо применения системы ППБ в США используется целый ряд систем прогнозирования и планирования, в основе которых лежат методы системного анализа. В частности, для прогнозирования и планирования НИОКР применялась информационная система «ПАТТЕРН», для руководства космическим проектом «Аполлон» на всех этапах его разработки использовалась автоматизированная информационная система «ФЕЙМ», с помощью системы «КВЕСТ» достигалась количественная взаимосвязь между военными задачами и целями и научно-техническими средствами, необходимыми для их реализации, для тех же целей в промышленности служила система «СКОР».
Главной методической особенностью этих систем являлся принцип последовательного расчленения каждой проблемы на несколько задач более низкого уровня с целью построения «дерева целей».
Рассматриваемые системы позволяли определить сроки решения научных и технических проблем и взаимную полезность работ, способствовали повышению качества принимаемых решений за счет преодоления узковедомственного подхода к их принятию, отказа от интуитивных и волевых решений а также от работ, которые не могут быть выполнены в установленные сроки.
Вместе с тем практика управления в США последних десятилетий показывает, что термин «системный анализ» не так часто применяется, как это имело место ранее. Многие подходы к обоснованию сложных решений, которые с ним связывались, продолжали использоваться и развиваться достаточно интенсивно уже под новыми названиями -- «программный анализ», «анализ политики», «анализ последствий» и т.д. В то же время «новизна» названных видов анализа заключается скорее в их названиях. Методологической и методической их основой продолжает оставаться системный анализ, идеология системного подхода.
Системный анализ -- это научный, всесторонний подход к принятию решений. Вся проблема изучается в целом, определяются цели развития объекта управления и различные пути их реализации в свете возможных последствий. При этом возникает необходимость согласования работы различных частей объекта управления, отдельных исполнителей, с тем чтобы направить их на достижение общей цели.
Никакая наука не рождается в один день, а появляется в результате совпадения всевозрастающего интереса к определенному классу задач и уровня развития научных принципов, методов и средств, с помощью которых оказывается возможным решать эти задачи. Системный анализ не является исключением. Его исторические корни так же глубоки, как и корни цивилизации. Еще первобытный человек, выбирая себе место для постройки жилища, подсознательно мыслил системно. Но как научная дисциплина системный анализ оформился во время Второй мировой войны, вначале применительно к военным задачам, а уже после войны -- к задачам различных сфер гражданской деятельности, где он стал эффективным средством решения широкого круга практических задач.
Именно в это время общие основы системного анализа созрели настолько, что их стали оформлять в виде самостоятельной отрасли знаний. Можно с полным основанием сказать, что разработка методов системного анализа в значительной степени способствовала тому, что управление во всех сферах человеческой деятельности поднялось от стадии ремесла или чистого искусства, которое в преобладающей степени зависело от способности отдельных людей и накопленного ими опыта, до стадии науки.
3. Возникновение и развитие системных представлений. Признаки системности
В наше время происходит невиданный прогресс знания, который, с одной стороны, привел к открытию и накоплению множества новых фактов, сведений из различных областей жизни, и тем самым поставил человечество перед необходимостью их систематизации, отыскания общего в частном, постоянного в изменяющемся. С другой стороны, рост знания порождает трудности его освоения, обнаруживает неэффективность ряда методов используемых в науке и практике. Кроме того, проникновение в глубины Вселенной и субатомный мир, качественно отличный от мира соизмеримого с уже устоявшимися понятиями и представлениями, вызвало в сознании отдельных ученых сомнение во всеобщей фундаментальности законов существования и развития материи. Наконец, сам процесс познания, все более приобретающий форму преобразующей деятельности, обостряет вопрос о роли человека как субъекта в развитии природы, о сущности взаимодействия человека и природы, и в связи с этим, о выработке нового понимания законов развития природы и их действия. Дело в том, что преобразующая деятельность человека изменяет условия развития естественных систем, и тем самым способствует возникновению новых законов, тенденций движения. В ряду исследований в области методологии особое место занимает системный подход и в целом “системное движение”. Само системное движение дифференцировалось, разделялось на различные направления: общая теория систем, системный подход, системный анализ, философское осмысление системности мира. Существует ряд аспектов внутри методологии системного исследования: онтологический (системен ли в своей сущности мир, в котором мы живем?); онтологически-гносеологический (системно ли наше знание и адекватна ли его системность системности мира?); гносеологический (системен ли процесс познания и есть ли пределы системному познанию мира?); практический (системна ли преобразующая деятельность человека?)
Под термином система понимается объект, который одновременно рассматривается и как единое целое, и как объединенная в интересах достижения поставленных целей совокупность взаимосвязанных разнородных элементов работающих как единое целое. Системы значительно отличаются между собой как по составу, так и по главным целям. Это целое приобретает некоторое свойство, отсутствующее у элементов в отдельности.
Признаки системности описываются тремя принципами.
Признаки системности:
· Внешней целостности - обособленность или относительная обособленность системы в окружающем мире;
· Внутренней целостности - свойства системы зависят от свойств её элементов и взаимосвязей между ними. Нарушение этих взаимосвязей может привести к тому, что система не сможет выполнять свои функции;
· Иерархичности - системе можно выделить различные подсистемы, с другой стороны сама система тоже является подсистемой другой более крупной подсистемы;
4. Системные представления и практика. Способы повышения производительности труда
Попытаемся показать, что системность является всеобщим свойством материи и человеческой практики. Начнем с рассмотрения человеческой практической деятельности, т.е. ее активного и целенаправленного воздействия на природу. Для этого сформулируем только самые очевидные и обязательные признаки системности: ее целостность и структурированность, взаимосвязанность составляющих ее элементов и подчиненность организации всей системы определенной цели.
Другое название для такого построения деятельности - алгоритмичность. Понятие алгоритма возникло вначале в математике и означало задание точно определенной последовательности однозначно понимаемых операций над числами или другими математическими объектами.
Сегодня становится очевидным, что роль системных представлений в практике постоянно увеличивается, что растет сама системность человеческой практики.
Последний тезис можно проиллюстрировать многими примерами, поучительно сделать это на несколько схематизированном примере проблемы повышения производительности труда.
Академиком В. М. Глушковым показано, что сложность R объективно необходимых задач управления растет быстрее, чем квадрат m людей, занятых управленческой деятельностью: R >
5. Отличие возможностей решения проблемы производительности труда в сложных системах от предыдущих этапов. Как и предлагается использование интеллекта человека
Одна из важнейших особенность общественного производств а состоит в непрерывном росте его эффективности, и прежде всего в повышении производительности труда. Обеспечение роста производительности труда - это очень сложный и многогранный процесс, но его итог выражается, овеществляется в развитии средств труда и методов его организации.
Академиком В. М. Глушковым показано, что сложность R объективно необходимых задач управления растет быстрее, чем квадрат m людей, занятых управленческой деятельностью: R > b m?, где b = Const. Известно, что для успешного управления отраслью, где занято n человек и имеется m управляемых объектов, суммарная сложность задач управления определяется соотношением R = c (n + m)? (как правило, c = 1). Объективная тенденция увеличения сложности управления, имеющая место в современном мире, имеет место и в России (где n = 2731, m = 107). Это приводит к росту необходимых затрат живого труда, т.е. ресурсов R на управление, а возможности человеческого мозга по запоминанию и переработке информации ограничены. В среднем объем памяти человека S = 10 16 бит, а средняя производительность вычислений V = 1/3 106 опер/с.
Следовательно, при решении сложных информационных задач только административными органами муниципального и федерального уровня получим R = 1 (2731 + 10000000)? = 10002731? = 100054627458000 опер./год, а для удовлетворительного управления страной при ручной технологии требуется, как минимум, N = R/V = 3x100054627458000/1000000 = 3001636882 чел., т.е. 300 миллионов. Это более чем в 2 раза превышает численность населения страны. Для ликвидации дефицита живого труда в управлении страной необходимо существенно повысить (в N/m = 300 раз) эффективность работы каждого сотрудника аппарата управления страны. Этого не потребовалось благодаря автоматизации информационно-аналитической работы органов управления страны с помощью ЭВМ.
Здесь очень важно понять, что автоматизировать, т.е. полностью возложить на машину, можно только те работы, которые детально изучены, подробно и полно описаны, в которых точно известно, что, в каком порядке и как надо делать в каждом случае, и точно известны все возможные случаи и обстоятельства, в которых может оказаться автомат. Только при таких условиях можно сконструировать соответствующий автомат, и только в этих условиях он может успешно выполнять работу для которой он предназначен.
Итак, автоматизация является мощным средством повышения производительности труда.
Таким образом, решение проблемы производительности труда в сложных системах достигается путем автоматизации. Роль интеллекта человека при этом состоит в разработке автоматизирующих устройств.
6. Процессы познания и системность
Известно, что человек осваивает мир различными способами, Прежде всего он осваивает его чувственно, т.е. непосредственно воспринимая его через органы чувств. Характер такого познания, заключающийся в памяти и определяемый эмоциональным состоянием субъекта, является нам как целостным так и дробным - представляющим картину целиком или дробно, выделяя какие либо моменты. На основе эмоциональных состояний в человеке складывается представление об окружающем мире. Но чувственное восприятие есть свойство так же всех животных, а не только человека. Спецификой человека является более высокая ступень познания - рациональное познание, позволяющее обнаруживать и закреплять в памяти законы движения материи.
Рациональное познание системно. Оно состоит из последовательных мыслительных операций и формирует мыслительную систему, более или менее адекватную системе объективной реальности. Системна и практическая деятельность человека, причем уровень системности практики повышается с ростом знания и накопления опыта. Системность различных видов отражения и преобразования действительности человеком есть в конечном счете проявление всеобщей системности материи и ее свойств.
Системное познание и преобразование мира предполагает: рассмотрение объекта деятельности (теоретической и практической) как системы, т.е. как ограниченного множества взаимодействующих элементов, определение состава, структуры и организации элементов и частей системы, обнаружения главных связей между ними, выявление внешних связей системы, выделения из них главных, определение функции системы и ее роли среди других систем, анализ диалектики структуры и функции системы, обнаружение на этой основе закономерностей и тенденций развития системы.
Познание мира, а “научное познание” в частности, не может осуществляться хаотически, беспорядочно; оно имеет определенную систему и подчиняется определенным закономерностям. Эти закономерности познания определяются закономерностями развития и функционирования объективного мира.
7. Развитие системных представлений
Рассматривая исторические этапы развития системных представлений, важно прослеживать единство и борьбу двух противоположных подходов к познанию аналитического и синтетического. На ранних этапах развития человечества преобладал синтетический подход. Ф. Энгельс отмечал, что в древней Греции преобладало нерасчлененное знание: природа рассматривается в общем, как одно целое. Всеобщая связь явлений природы не доказывается в подробностях: она является результатом непосредственного созерцания.
Для последующего этапа метафизического способа мышления характерно преобладание анализа: Разложение природы на ее отдельные части, разделение различных процессов и предметов природы на определенные классы, исследование внутреннего строения органических тел по их анатомическим формам все это было основным условием тех исполинских успехов, которые были достигнуты в области познания природы за последние четыреста лет.
Новый, более высокий уровень системности познания представляет собой диалектический способ мышления. В развитие диалектики внесли значительный вклад представители немецкой классической философии: И. Кант, И. Фихте, Ф. Шеллинг. Кант наиболее точно выражал суждения о системности: Достигаемое разумом единство есть единство системы
Своей вершины идеалистическое понимание системы нашло у Гегеля. И только освобождение от идеализма привело к современному пониманию системности. Многое в философском понимании системы развили Маркс и Ленин.
Первым в явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами, какими является общество, поставил М.А. Ампер. При построении классификации всевозможных наук (Опыт философии наук, или аналитическое изложение классификации всех человеческих знаний ч. 1 1834 г., ч. 2 1843 г.), он выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой. При этом он подчеркнул ее системные особенности: "Беспрестанно правительству приходится выбирать из различных мер ту, которая более всего пригодна к достижению цели и лишь благодаря углубленному и сравнительному изучению различных элементов, доставляемых ему для этого выбора (...) оно может составить себе общие правила поведения.
Следующая ступень развития связана с именем А.А. Богданова (настоящая фамилия Малиновский). Первый том его книги Всеобщая организационная наука (тектология) вышел в 1911 г., а в 1925 г. третий том. Идея Богданова состояла в том, что все объекты и процессы имеют определенный уровень организованности. Тектология должна изучать общие закономерности организаций для всех уровней. Он отмечает, что уровень организации тем выше, чем больше свойства целого отличаются от простой суммы свойств его частей.
По настоящему изучение теории систем началось под влиянием необходимости построение сложных технических систем преимущественно военного назначения. Были выделены достаточные средства и получены существенные результаты.
Следующий этап в развитии системных представлений связан с именем австрийского биолога Л. Берталанфи. Он пытался создать общую теорию систем любой природы на основе структурного сходства законов различных дисциплин.
Современное состояние теории систем связано с исследованиями известного бельгийского ученого Ильи Романовича Пригожина лауреата Нобелевской премии 1977 года. Исследуя термодинамику неравновесных физических систем, он понял, что обнаруженные им закономерности относятся к системам любой природы. Его основные результаты связаны с самоорганизацией систем. В переломные моменты или точки бифуркации принципиально невозможно предсказать станет система более или менее организованной.
8. Модели и моделирование
Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов, предметов и явлений с помощью других объектов, процессов, явлений, либо с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, карты, совокупности уравнений, алгоритмов и программ.
Возможности моделирования, то есть перенос результатов, полученных в ходе построения и исследования модели, на оригинал основаны на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает, имитирует) некоторые интересующие исследователя черты объекта.
Замена одного объекта (процесса или явления) другим, но сохраняющим все существенные свойства исходного объекта (процесса или явления), называется моделированием, а сам заменяющий объект называется моделью исходного объекта
Можно выделить следующие классы моделей.
Материальные модели
Общая черта, присущая этим моделям, состоит в том, что они копируют исходный объект. Они, как правило, делаются из совсем иного, зачастую более дешевого, материала, чем исходный объект. Размеры моделей также могут сильно отличаться от исходного объекта в ту или другую сторону.
Информационные модели
Модель, представляющая объект, процесс или явление набором параметров и связей между ними, называется информационной моделью. Вскрыть связи между параметрами информационной модели -- это зачастую едва ли не самая сложная часть в построении модели, возникающая после того, как определены ее параметры. Информационные модели одного и того же объекта, предназначенные для разных целей, могут быть совершенно различными. Например, информационная модель человека может быть представлена в виде словесного портрета, фотографии, сведениями, занесенными в медицинскую карточку или картотеку отдела кадров по месту его работы. Класс информационных моделей широк. Сюда входят словесные (вербальные) модели, базы данных, диаграммы и схемы, чертежи и рисунки, математические модели и др. Информационная модель, в которой параметры и зависимости между ними выражены в математической форме, называется математической моделью.
Например, известное уравнение S=vt, где S -- расстояние, а v и t -- соответственно скорость и время, представляет собой модель равномерного движения, выраженную в математической форме. (Привести другие примеры математических моделей)
Быстрое развитие компьютерных технологий способствует и быстрому развитию и совершенствованию средств и способов информационного моделирования; решение задач на основе информационных моделей (компьютерное моделирование) -- одна из важнейших сфер применения современных компьютеров. Предметом компьютерного моделирования могут быть: экономическая деятельность фирмы или банка, промышленное предприятие, информационно-вычислительная сеть, технологический процесс, любой реальный объект или процесс, например процесс инфляции, и вообще - любая Сложная Система.
Можно с уверенностью сказать, что большая часть моделей, которыми пользуется человек для решения жизненных задач, представляет собой некоторую совокупность элементов и связей между ними. Такие модели принято называть системами, а общие методы построения системных моделей -- системным подходом. Основы системного подхода и заложил в своих трудах Л. фон Берталанфи. В системах элементы, ее составляющие, нельзя рассматривать изолированно. Их суммарный вклад в функционирование системы в целом обусловлен взаимодействием элементов между собой.
9. Моделирование - составляющие целенаправленной деятельности
Одной из проблем, с которой сталкиваются почти всегда при проведении системного анализа, является проблема эксперимента в системе или над системой. Очень редко это разрешено моральными законами или законами безопасности, но сплошь и рядом связано с материальными затратами и (или) значительными потерями информации.
Опыт всей человеческой деятельности учит -- в таких ситуациях надо экспериментировать не над объектом, интересующим нас предметом или системой, а над их моделями. Под этим термином надо понимать не обязательно модель физическую, т. е. копию объекта в уменьшенном или увеличенном виде. Физическое моделирование очень редко применимо в системах, хоть как то связанных с людьми. В частности в социальных системах (в том числе -- экономических) приходится прибегать к математическому моделированию.
Еще одно важное обстоятельство приходится учитывать при математическом моделировании. Стремление к простым, элементарным моделям и вызванное этим игнорирование ряда факторов может сделать модель неадекватной реальному объекту, грубо говоря -- сделать ее неправдивой. Снова таки, без активного взаимодействия с технологами, специалистами в области законов функционирования систем данного типа, при системном анализе не обойтись.
В системах экономических приходится прибегать большей частью к математическому моделированию, правда в специфическом виде -- с использованием не только количественных, но и качественных, а также логических показателей.
Из хорошо себя зарекомендовавших на практике можно упомянуть модели: межотраслевого баланса; роста; планирования экономики; прогностические; равновесия и ряд других.
Завершая вопрос о моделировании при выполнении системного анализа, резонно поставить вопрос о соответствии используемых моделей реальности.
Это соответствие или адекватность могут быть очевидными или даже экспериментально проверенными для отдельных элементов системы. Но уже для подсистем, а тем более системы в целом существует возможность серьезной методической ошибки, связанная с объективной невозможность оценить адекватность модели большой системы на логическом уровне.
Иными словами -- в реальных системах вполне возможно логическое обоснование моделей элементов. Эти модели как раз и стремятся строить минимально достаточными, простыми настолько, насколько это возможно без потери сущности процессов. Но логически осмыслить взаимодействие десятков, сотен элементов человек уже не в состоянии. И именно здесь может “сработать” известное в математике следствие из знаменитой теоремы Гёделя -- в сложной системе, полностью изолированной от внешнего мира, могут существовать истины, положения, выводы вполне “допустимые” с позиций самой системы, но не имеющие никакого смысла вне этой системы.
То есть, можно построить логически безупречную модель реальной системы с использованием моделей элементов и производить анализ такой модели. Выводы этого анализа будут справедливы для каждого элемента, но ведь система -- это не простая сумма элементов, и ее свойства не просто сумма свойств элементов.
Отсюда следует вывод -- без учета внешней среды выводы о поведении системы, полученные на основе моделирования, могут быть вполне обоснованными при взгляде изнутри системы. Но не исключена и ситуация, когда эти выводы не имеют никакого отношения к системе -- при взгляде на нее со стороны внешнего мира.
10. Способы воплощения модели. Абстрактные материальные модели
При создании моделей человеком, в его распоряжении два типа средств: средства самого сознания и средства окружающего материального мира; соответственно, модели делятся на абстрактные (идеальные) и материальные (реальные).
Абстрактные модели.
К ним относятся языковые конструкции, т.е. языковые модели. Естественный язык является универсальным средством построения любых абстрактных моделей. Универсальность обеспечивается возможностью введения в язык новых слов, а также возможностью иерархического построения все более развитых языковых моделей. Универсальность языка достигается, кроме прочего, еще и тем, что языковые модели обладают неоднозначностью, точностью, расплывчатостью. Это проявляется уже на уровне слов (многозначность или неопределенность). Плюс многовариантность соединения слов во фразы. Это порождает приблизительность - неотъемлемое свойство языковых моделей.
Материальные модели.
Чтобы некоторый материальный объект являлся моделью, замещением некоторого оригинала, между ними должно быть установлено отношение подобия. Существуют разные способы этого:
1). Прямое подобие, полученное в результате физического взаимодействия в процессе создания модели (фотография, масштабные модели самолетов, кораблей, зданий, куклы, шаблоны, выкройки и т.п.). Даже для прямого подобия модели существует проблема переноса результатов моделирования на оригинал (результат гидродинамических испытаний модели корабля, при которых можно масштабировать скорость движения, по характеристике воды (вязкость, плотность, сила тяготения - не масштабируется)). Существует теория подобия, относящаяся к моделям прямого подобия.
2). Косвенное подобие устанавливается между оригиналом и моделью не в результате физического взаимодействия, а существует объективно в природе, обнаруживаясь в виде совпадения или близости их абстрактных моделей. Например, электромеханическая аналогия. Некоторые закономерности механических и электрических процессов описываются одинаковыми управлениями, различие только в разной физической интерпретации переменных, входящих в эти управления. Поэтому экспериментирование с механической конструкцией можно заменить на опыт с электрической схемой, что проще и эффективнее. Подопытные животные у медиков - аналоги человеческого организма, автопилот - аналог летчика и т.д.
3) Условное подобие. Подобие модели оригиналу устанавливается в результате соглашения. Примеры: удостоверение личности - модель его владельца, карта - модель местности, деньги - модель стоимости, сигналы - модели сообщений. Модели условного подобия являются способом материального воплощения абстрактных моделей, формой, в которой эти абстрактные модели хранятся и передаются от одного человека - другому, сохраняя при этом возможность возвращения в абстрактную форму. Это достигается соглашением о том, какое состояние реального объекта ставится в соответствие данному элементу абстрактной модели.
Конкретизация и углубление общей схемы моделей условного подобия происходит в двух направлениях: - модели условного подобия в технических устройствах, где они применяются без участия человека; сигналы - правила построения и способы использования сигналов называются кодом, кодированием, декодированием - изучаются специальными дисциплинами; модели условного подобия, создаваемые самим человеком - знаковые системы. Занимающаяся этим область знаний называется семиотикой.
11. Установление подобия материальных моделей
Подобие есть определенное отношение между значениями показателей свойств различных объектов, наблюдаемое и измеряемое исследователем в процессе познания. Под подобием понимается такое взаимно однозначное соответствие (отношение) между свойствами объектов, при котором существует функция или правило приведения значений показателей данных свойств одного объекта к значениям тех же показателей другого объекта.
Математические (формальные) описания подобных объектов допускают приведение их к тождественному виду.
Другими словами, подобие есть отношение взаимно однозначного соответствия между значениями показателей однородных свойств различных объектов. Однородными называются свойства, имеющие одинаковую размерность показателей.
Известно несколько видов подобия объектов.
1. В зависимости от полноты учета параметров различают:
· абсолютное (теоретическое) подобие, которое предполагает пропорциональное соответствие значений всех параметров данных объектов, т. е.
pj(t) / rj(t) = mj(t), где j=1,n;
· практическое подобие - определенное функциональное взаимно однозначное соответствие параметров и показателей определенного подмножества свойств, существенных для данного исследования;
· практическое полное подобие - соответствие показателей и параметров выделенных свойств во времени и пространстве;
· практически не полное подобие - соответствие параметров и выделенных свойств показателей только во времени, или только в пространстве;
практическое приближенное подобие - соответствие выделенных параметров и показателей с определенными допущениями и приближениями.
2. По адекватности природы объектов различают:
· физическое подобие, предполагающее адекватность физической природы объектов (частными случаями физического подобия являются механическое, электрическое и химическое подобия объектов);
· математическое подобие, предполагающее адекватность формального описания свойств объектов (частными случаями математического подобия являются статистическое, алгоритмическое, структурное и графическое подобие показателей свойств объектов).
Проблема определения подобных объектов состоит в выборе научно обоснованных критериев подобия и в разработке методов расчета этих критериев.
12. Условия реализации свойств модели
Согласно логике системного анализа, когда определена и выстроена взаимосвязанная совокупность задач реализации проекта (можно сказать, и это будет достаточно строго - система задач), начинается следующий этап конструирования системы - исследование условий реализации модели.
Естественно, любая модель системы может быть реализована в практике лишь при наличии определенных условий.
Покажем на примере системы образования.
Естественно, любая модель образовательной системы может быть реализована в практике лишь при наличии определенных условий: кадровых, мотивационных, материально-технических, научно-методических, финансовых, организационных, нормативно-правовых, информационных.
К чести директивных органов следует отметить, что в последние годы вопросам условий реализации образовательных реформ и их подобий стало уделяться гораздо больше внимания, точно также как и технологической подготовке реализации образовательных проектов: созданию необходимых учебников, методических разработок переподготовке учителей и т.д. В былые же времена уже через полгода после выхода очередного постановления необходимо было отчитаться перед ЦК КПСС, что школы, ПТУ и т.п. «перешли на новое содержание образования».
13. Модель и оригинал. Различия. Конечность, упрощенность, приближенность
Соответствие между моделью и действительностью можно выразить следующими принципами:
1. Конечность.
Всякие реальные объекты как часть реального мира бесконечны по своим свойствам и связям с другими объектами. Однако, если иметь в виду наши возможности по познанию, то здесь мы ограничены своими собственными ресурсами - число нервных клеток мозга, число действий, которые можем выполнить в единицу времени, само время, в течение которого мы можем решать какую-то задачу; ограничены внешние ресурсы, которые мы можем вовлечь в процесс своей деятельности, т.е. необходимо познавать бесконечный мир конечными средствами. Все модели конечны. Абстрактные модели конечны изначально - они сразу наделяются фиксированным числом свойств. Реальные модели конечны в том смысле, что из бесконечного множества их свойств выбираются и используются лишь некоторые, подобные интересующим нас свойствами объекта-оригинала. Модель подобна оригиналу в конечном числе отношений.
2. Упрощенность.
Конечность моделей делает их упрощенность неизбежной, но в человеческой практике эта упрощенность является допустимой, т.к. для любой цели оказывается достаточным, неполное, упрощенное отображение действительности. Для конкретных целей такое упрощение является и необходимым, т.к. позволяет выявить главные эффекты и свойства оригинала (физические абстракции - идеальный газ, абсолютное черное тело, ...).
Вынужденное упрощение модели - необходимость оперирования с ней - ресурсное упрощение.
Еще один аспект: из двух моделей, описывающих с одинаковой точностью некоторый объект, ближе к оригиналу (к истинной его природе) оказывается та, которая проще.
3. Приближенность моделей.
С этим термином связывается количественное различие модели и оригинала (качественные различия связаны с терминами конечность и упрощенность). Это количественное различие есть всегда и само по себе не является ни большим, ни малым, его мера вводится соотнесением этого различия с целью моделирования (часы - модель времени).
4. Адекватность.
Адекватна та модель, с помощью которой успешно достигается поставленная цель. Это не равносильно понятию полноты, точности, правильности точности модели. Модель Птолемея адекватна (в смысле точности описания движения планет). Адекватная, но ложная модель (успешное врачевание с помощью заклинаний духов). Иногда удается ввести некоторую меру адекватности. Тогда можно рассматривать вопросы об идентификации модели (т.е. нахождение в данном классе наиболее адекватной) об устойчивости моделей, об их адаптации.
14. Сходство модели и оригинала. Адекватность модели. Истинность моделей. Сочетание истинности и ложности
Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т. е. соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность модели - в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, что характерно и для экономико-математического моделирования. При моделировании имеется в виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые считаются существенными для исследования. Проверка адекватности экономико-математических моделей является весьма серьезной проблемой, тем более, что ее осложняет трудность измерения экономических величин. Однако без такой проверки применение результатов моделирования в управленческих решениях может не только оказаться мало полезным, но и принести существенный вред.
Имея в виду именно теоретические соображения и методы, лежащие в основе построения модели, можно ставить вопросы о том, на сколько веpно данная модель отражает объект и насколько полно она его отpажает. (В процессе моделирования выделяются специальные этапы - этап верификации модели и оценка ее адекватности). В таком случае возникает мысль о сравнимости любого созданного человеком предмета с аналогичными пpиpодными объектами и об истинности этого предмета. Но это имеет смысл лишь в том случае, если подобные пpедметы создаются со специальной целью изобpазить, скопиpовать, воспpоизвести опpеделенные чеpты естественного пpедмета.
Таким обpазом, можно говоpить о том, истинность пpисуща матеpиальным моделям:- в силу связи их с опpеделенными знаниями;- в силу наличия (или отсутствия) изомоpфизма ее стpуктуpы со стpуктуpой моделиpуемого пpоцесса или явления; в силу отношения модели к моделируемому объекту, которое делает ее частью познавательного процесса и позволяет решать определенные познавательные задачи.
И в этом отношении материальная модель является гносеологически вторичной, выступает как элемент гносеологического отражения.
15. Динамика модели. Процесс моделирования. Причины невозможности полной алгоритмизации процесса моделирования
На входе и выходе имеем зависимости параметров X и Y от времени t. Задача состоит в определении черного ящика.
Допустим, что на вход системы, до этого находившейся в нулевых начальных условиях, подали единичный сигнал X(t). Если на выходе будет наблюдаться экспоненциальный сигнал, то это система первого порядка. Для ее описания достаточно одной производной, а в решении модели будет присутствовать один интеграл. Так как один интеграл "всегда порождает" одну экспоненту, два интеграла - две экспоненты. Чтобы определить, является ли кривая экспонентой, в каждой точке проводится касательная до пересечения с линией установившегося уровня. В любой точке T должна быть постоянной величиной. Величина T характеризует инерционность системы (память). При малой величине T система слабо зависит от предыстории и вход мгновенно заставляет измениться выход. При большой величине T система, медленно реагирует на входной сигнал, а при очень большой T - система неизменна.
Звено первого порядка обладает двумя параметрами:
1) инерционность - T
2) коэффициент усиления
Введем понятие передаточной функции как модели динамической системы. По определению передаточная функция - это отношение выхода ко входу
Передаточная функция звена первого порядка имеет вид.
Тогда, используя определение передаточной функции, имеем, где "p" - значок производной ().
Далее получим:
В разностном виде уравнение можно записать как (Yi+1 - Yi)*T+Yi*dt = k*Xi*dt. Или выразив настоящее через прошедшее Yi+1 = А* Xi +В* Yi. Здесь А и В весовые коэффициенты. А указывает на вес компоненты Х, определяющей влияние внешнего мира на систему, В указывает на вес Y, определяющей память системы, влияние на ее поведение истории.
В частности, если В=0, то Yi+1 = А* Xi и мы имеем дело с безинерционной системой, мгновенно реагирующей на входной сигнал Y=k*X и увеличивающей его в k раз. Если В=0.5, то нетрудно получить, что при постоянном входном сигнале Х, Yi+1 = А* Xi +0.5* Yi = А* Xi +0.5(А* Xi-1 +В* Yi-1) = ... = А*(1+0.5+0.52+...+0.5n)*Хi-n+0.5n+1*Yi-n = 2*A*Xi-n = k*Xi-n или, изображая на графике, получим затухающую экспоненту. Y стремится к значению входного сигнала X, умноженному на коэффициент усиления k.
Если еще усилить влияние прошлого B=1, то система начнет интегрировать саму себя (выход подан на вход системы)
Yi+1 = А* Xi + Yi добавляя все время входной сигнал, что соответствует экспоненциальному неограниченному росту выходного сигнала. По смыслу это соответствует положительной обратной связи. При B=-1, имеем модель Yi+1 = А* Xi - Yi по смыслу соответствующую отрицательной обратной связи. При определении модели требуется найти неизвестные коэффициенты k и T.
Рассмотрим звено второго порядка.
Звено второго порядка имеет три параметра.
Характеристика: плавный выход из нуля, точка перегиба и бесконечное продвижение к установившемуся состоянию.
Модель - это материальный или мысленно представляемый объект, замещающий в процессе изучения объект-оригинал, и сохраняющий значимые для данного исследования типичные его черты. Процесс построения модели называется моделированием.
Процесс моделирования состоит из трех стадий - формализации (переход от реального объекта к модели), моделирования (исследование и преобразования модели), интерпретации (перевод результатов моделирования в область реальности).
16. Модель модели. Первое определение модели. Второе определение модели
Модель - объект или описание объекта, системы для замещения (при определенных условиях предложениях, гипотезах) одной системы (т.е. оригинала) другой системы для изучения оригинала или воспроизведения его каких - либо свойств. Модель - результат отображения одной структуры на другую.
Модели, если отвлечься от областей, сфер их применения, бывают трех типов: познавательные, прагматические и инструментальные.
Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединение новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью.
Прагматическая модель - средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность в них подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладные модели.
Инструментальная модель - является средством построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей.
Познавательные отражают существующие, а прагматические - хоть и не существующие, но желаемые и, возможно, исполнимые отношения и связи.
По уровню, "глубине" моделирования модели бывают эмпирические - на основе эмпирических фактов, зависимостей, теоретические - на основе математических описаний и смешанные, полуэмпирические - использующие эмпирические зависимости и математические описания.
Математическая модель М описывающая ситему S (x1,x2,...,xn; R), имеет вид: М=(z1,z2,...,zm; Q), где ziIZ, i=1,2,...,n, Q, R - множества отношений над X - множеством входных, выходных сигналов и состояний системы и Z - множеством описаний, представлений элементов и подмножеств X, соответственно.
Основные требования к модели: наглядность построения; обозримость основных его свойств и отношений; доступность ее для исследования или воспроизведения; простота исследования, воспроизведения; сохранение информации, содержавшиеся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез) и получение новой информации.
Проблема моделирования состоит из трех задач: построение модели (эта задача менее формализуема и конструктивна, в том смысле, что нет алгоритма для построения моделей); исследование модели (эта задача более формализуема, имеются методы исследования различных классов моделей); использование модели (конструктивная и конкретизируемая задача).
Модель М называется статической, если среди xi нет временного параметра t. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь "фотографию" сиcтемы, ее срез.
Модель - динамическая, если среди xi есть временной параметр, т.е. она отображает систему (процессы в системе) во времени.
Модель - дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.
Модель - непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка времени.
Модель - имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров xi модели М.
Модель - детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае - модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).
Можно говорить о различных режимах использования моделей - об имитационном режиме, о стохастическом режиме и т. д.
Модель включает в себя: объект О, субъект (не обязательный) А, задачу Z, ресурсы B, среду моделирования С: М=.
Свойства любой модели таковы:
конечность: модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны; упрощенность: модель отображает только существенные стороны объекта; приблизительность: действительность отображается моделью грубо или приблизительно; адекватность: модель успешно описывает моделируемую систему; информативность: модель должна содержать достаточную информацию о системе - в рамках гипотез, принятых при построении модели.
Жизненный цикл моделируемой системы:
· Сбор информации об объекте, выдвижение гипотез, предмодельный анализ;
· Проектирование структуры и состава моделей (подмоделей);
· Построение спецификаций модели, разработка и отладка отдельных подмоделей, сборка модели в целом, идентификация (если это нужно) параметров моделей;
· Исследование модели - выбор метода исследования и разработка алгоритма (программы) моделирования;
· Исследование адекватности, устойчивости, чувствительности модели;
· Оценка средств моделирования (затраченных ресурсов);
· Интерпретация, анализ результатов моделирования и установление некоторых причинно - следственных связей в исследуемой системе;
· Генерация отчетов и проектных (народно - хозяйственных) решений;
· Уточнение, модификация модели, если это необходимо, и возврат к исследуемой системе с новыми знаниями, полученными с помощью моделирования.
17. Множественность моделей систем. Определение понятия «проблема», «цель», «система»
Одним из основополагающих принципов моделирования сложных систем является принцип множественности моделей, заключающийся, с одной стороны, в возможности отображения многих различных систем и процессов с помощью одной и той же модели и, с другой стороны, в возможности представления одной и той же системы множеством различных моделей в зависимости от целей исследования. Использование этого принципа позволяет отказаться от подхода, когда для каждой исследуемой системы разрабатывается своя модель, и предложить новый подход, при котором разрабатываются абстрактные математические модели разного уровня (в основном базовые и локальные), используемые для исследования систем различных классов. При этом задача моделирования сводится к грамотной параметризации моделей и интерпретации полученных результатов.
Цель представляет собой сложное сочетание различных противоречивых интересов. Цель является системообразующим, интегрирующим фактором, объединяющим отдельные предметы и процессы в целостность, в систему. Это объединение происходит, исходя из того, что разрозненные предметы далеко не всегда могут служить достаточными средствами для достижения целей человека. А в объединенном виде они приобретают новое, системное, интегральное качество, которое является достаточным для реализации целей.
Система есть средство достижения цели.
Первое определение системы дополняется вторым, характеризующим ее внутреннее строение.
Общее определение системы формулируется следующим образом: «Системой называется совокупность взаимодействующих между собой элементов, выделенных из окружающей среды с определенной целью».
Проблемой называется ситуация, характеризующаяся различием между необходимым (желаемым) выходом и существующим выходом. Выход является необходимым, если его отсутствие создает угрозу существованию или развитию системы. Существующий выход обеспечивается существующей системой. Желаемый выход обеспечивается желаемой системой. Проблема есть разница между существующей и желаемой системой. Проблема может заключаться в предотвращении уменьшения выхода или же в увеличении выхода. Условие проблемы представляет существующую систему («известное»). Требование представляет желаемую систему.
18. «Черный ящик». Модель, свойства, трудности построения модели. Условия полезности модели «черного ящика»
Построение модели "черного ящика" может быть сложной задачей из-за множественности входов и выходов системы (это обусловлено тем, что всякая реальная система взаимодействует с окружающей средой неограниченным числом способов). При построении модели из них надо отобрать конечное число. Критерием отбора является целевое назначение модели, существенность той ли иной связи по отношению к этой цели. Здесь, конечно, возможны ошибки, как раз не включенные в модель связи (которые все равно действуют) могут оказаться важными. Особое значение это имеет при определении цели, т.е. выходов системы. Реальная система вступает во взаимодействие со всеми объектами окружающей Среды, поэтому важно учесть все наиболее существенное. В результате главная цель сопровождается заданием дополнительных целей.
Пример: автомобиль не только должен перевозить определенное количество пассажиров или иметь необходимую грузоподъемность, но и не создавать слишком сильного шума при движении, иметь не превышающую норму токсичность выхлопных газов, приемлемый расход топлива, ... Выполнение только одной цели недостаточно, невыполнение дополнительных целей может сделать даже вредным достижение основной цели.
Модель черного ящика иногда оказывается единственно применимой при изучении систем.
Пример: исследование психики человека или влияние лекарства на организм мы воздействуем только на входы и делаем выводы на основании наблюдений за выходами в сигнал времени для пользователя, т.к. каждые часы показывают состояние своего датчика, то их показания постепенно расходятся. Выход состоит в синхронизации всех часов по показаниям некоего эталона времени (сигналы "точного времени" по радио). Включать эталон в состав часов как системы или рассматривать каждые часы как подсистему в общей системе указания времени?
19. Модель свойства системы. Элемент, подсистем, причины построения разных моделей разными экспертами
Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как единое целое.
Свойство, которое возникает из соединения частей - есть главный признак, сущность, суть явления. Понятие о явлении - это, в первую очередь, представление о сущности явления, о главном признаке явления, о свойстве порожденном в данной системе.
Например, телевизоры и автомобили бывают разными: маленькими и большими, хорошими и не очень, собранными по разным схемам из разных деталей. Но все они обладают некоторым отличительным свойством: телевизор - это явление, которое принимает телесигналы и воспроизводит телеизображение, а автомобиль - это “повозка, которая сама ездит”.
Составить понятие о явлении, значит: указать на существование явления - выделить явление, различить его; показать устройство явления; доказать взаимосвязи этого явления с другими, т.е. определить место этого явления в иерархии явлений.
Иерархия, вложенность явлений возникает оттого, что в явлениях - надсистемах задействуются свойства явлений-подсистем, порожденные их целостностью. Всякое свойство явления порождается на некотором уровне иерархии явлений, поэтому изучая явления необходимо различать свойства, унаследованные от составляющих частей и свойства, порожденные целостностью явления.
Поскольку каждое свойство, всякая сущность порождается на своем уровне иерархии явлений, то нет смысла искать свойства на более низких уровнях - их там еще нет. Так же бессмысленно изучать свойства на более высоких уровнях - там свойства могут быть поглощены и включены в состав других явлений-систем.
Кроме линейной, иерархической упорядоченности есть и другие ее виды. Однако, несмотря на это, для овладения всяким свойством явления необходимо понять устройство того уровня иерархии, на котором порождаются интересуемые свойства явлений. В этом состоит суть системного подхода к анализу явлений.
Сложность явлений, возникающих на каждом уровне иерархии, ограничена. Любое явление, порожденное на данном уровне иерархии, усторено на сочетании некоторых из 7 принципов. Это принципы методологии познания.
Количественная характеристика функционального свойства называется функциональным ПАРАМЕТРОМ.
Например, составляющие части явления воздействуют друг на друга по контуру связей: в автомобиле топливная система подает в двигатель горючую смесь, а двигатель создает вращающее усилие на валу.
Двигатель - это подсистема автомобиля, которая порождает вращающее усилие. Совокупность деталей двигателя - это носитель явления, порождающего вращающее усилие, а взаимодействие между деталями - это контур связей деталей двигателя.
Поскольку явления независимы от своих носителей, то в двигателе можно заменить все детали, а в автомобиле один двигатель заменить на другой, также порождающий вращающее усилие на валу.
Итак, внутреннее устройство явления, архитектура системы - это совокупность функциональных свойств составляющих частей и структуры связей между ними.
20. Модель структуры системы. Условия использования, определение «структуры системы», «отношения», «свойство». Взаимосвязь понятий «отношения» и «свойства». Второе определение системы
Модели черного ящика и состава недостаточно во многих случаях. Необходимо знать связи между элементами и подсистемами, или отношения. Совокупность необходимых или достаточных для достижения цели отношений между элементами называется структурой системы. Между реальными объектами, включенными в систему, существует огромное (может быть бесконечное) число связей. При определении модели структуры рассматривается только конечное число связей, которые существенны по отношению к рассматриваемой цели.
Пример: при расчете механизма не учитывают силу взаимного притяжения деталей друг к другу, но вес деталей учитывается обязательно.
Когда речь идет о связи, отношении, то в нем участвует не менее двух объектов. Свойством называют некий атрибут одного объекта. Но свойство выявляется в процессе взаимодействия объекта с другими объектами, т.е. при установлении некоторого отношения.
Пример: мяч красного цвета, но это обнаруживается при наличии источника белого цвета и приемника-анализатора света. Свойство - свернутое отношение. Гипотеза: это утверждение справедливо для всех свойств.
Второе определение системы: "Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с нею как целое".
21. Структурная схема системы «белый ящик». Графы
Второе определение системы: "Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с нею как целое". Это определение охватывает модели черного ящика, состава и структуры. Оно называется структурной схемой системы (белый ящик).
Пример: структурная схема часов.
Абстрагирование от содержательной стороны структурных схем приводит к схеме, в которой обозначается только наличие элементов и связей между ними. В математике такой объект называется графом. (graph - диаграмма, график, граф). В графе различают вершины (им соответствуют элементы) и ребра (им соответствуют связи). Если связи не симметричные, то их обозначают ребрами со стрелками (дуга) и граф называется ориентированным, иначе - неориентированный. Можно отражать различия между элементами и связями, приписывая числовые характеристики ребрам (вес ребра - взвешенный граф) или раскрывать вершины и ребра (раскрашенный граф). Различают два типа динамики системы:
- функционирование - процессы, происходящие в системе, стабильно реализующей фиксированную цель (часы, городской транспорт, кинотеатр, телевизор, ...);
- развитие - изменение системы при изменении ее целей. Существующая структура системы должна измениться (а иногда и ее состав) для обеспечения новой цели.
Динамические модели также могут быть построены в виде черного ящика, модели состава (перечень этапов в последовательности действий) или модели структурной схемы (например, в виде сетевого графика при описании некоторого производственного процесса). Формализация понятия динамической системы осуществляется путем рассмотрения соответствия между множеством возможных значений входов X, выходов Y и упорядоченным множеством моментов времени T
T->X; T->Y; Tэt, Tэx, x=x(t), y=y(t).
Модель черного ящика - это совокупность двух процессов {x(t)}, {y(t)}. Даже если считать, что y(t)=F(x(t)), то в модели черного ящика преобразование F неизвестно.
22. Динамические модели системы. Функционирование и развитие
Объектная модель представляет статическую структуру проектируемой системы (подсистемы). Однако знания статической структуры недостаточно, чтобы понять и оценить работу подсистемы.
Необходимо иметь средства для описания изменений, которые происходят с объектами и их связями во время работы подсистемы. Одним из таких средств является динамическая модель подсистемы. Она строится после того, как объектная модель подсистемы построена и предварительно согласована и отлажена. Динамическая модель подсистемы состоит из диаграмм состояний ее объектов и подсистем.
Динамические модели используются для оценки явлений в развитии.
Динамическая модель системы состоит из диаграмм состояний ее объектов и подсистем.
Текущее состояние объекта характеризуется совокупностью текущих значений его атрибутов и связей. Во время работы системы составляющие ее объекты взаимодействуют друг с другом, в результате чего изменяются их состояния. Единицей влияния является событие: каждое событие приводит к смене состояния одного или нескольких объектов в системе, либо к возникновению новых событий. Работа системы характеризуется последовательностью происходящих в ней событий.
Функционирование (и развитие) системы возможно если в своем составе система имеет:
1. "Элементы" - подсистемы;
2. Единую "Управляющую структуру" - системообразующий фактор;
3. Возможность обмена со средой (внутри системы и внутри ее) веществом, энергией, информацией.
Функционирование сформировавшейся системы происходит на двух уровнях:
1. Управление использует фикции;
2. Элемент (подсистема представленная как "целое") являются фантомом и использует "данности".
Данное - это нечто, существующее без нашего содействия как факт.
Факт (от лат. factum - сделанное, свершившееся) - 1) событие; фактический - действительный.
2) сделанное, совершившееся; находящаяся перед нами действительность, то, что признается реально существующим.
Таким образом переживая События-Факты Элемент изменяется.
Управляющая структура получает сигнал о том что элемент изменился.
Таким образом, мы имеем:
Элемент - это
Событие-Факт изменение Сигнал
Управляющая структура - это
Сигнал прием сигнала определение характеристик сигнала определение значимости сигнала Понятие
Фактически здесь мы наблюдаем переход
Событие-Факт Сигнал Понятие
Таким образом
Управляющая структура - это одна реальность (Понятия), а Элемент (подсистема представленная как "целое") реальность другая (Событие-Факт).
Но Переход между реальностями совершает только СИГНАЛ (от латинского signum - знак), знак, несущий сообщение (информацию) о каком-либо событии, состоянии объекта наблюдения либо передающий команды управления, оповещения и т.д.
Таким образом, Функциональная система - это:
- Элемент входящий Сигнал Событие-Факт исходящий Сигнал- Управляющая структура входящий Сигнал Понятие исходящий Сигнал
Но так как "Элемент" - это в свою очередь так же "Система" то картина Функциональной системы сложней:
Управляющая структура формирует исходящий Сигнал на основе Понятия, а Элемент (подсистема) формирует исходящий Сигнал на основе События-Факта.
Следовательно системе, для правильного функционирования, необходимы
- Сигнал, правильно отражающий Событие-Факт;
- Механизм правильного формирования Понятия.
23. Преобразование формальной модели в содержательную. Рекомендации по достижению полноты модели
При всем невообразимом многообразии реальных систем принципиально различных типов моделей систем очень немного: модель типа "черный ящик", модель состава, модель отношений, а также их разумные сочетания и прежде всего объединение всех трех моделей, т.е. структура системы. Это относится как к статическим моделям, отображающим фиксированное состояние системы так и к динамическим моделям, отображающим характер временных процессов, которые происходят с системой. Можно сказать, что структура ("белый ящик") получается как результат "суммирования" моделей "черного ящика", состава и отношений. Все указанные типы моделей являются формальными, относящимися к любым системам и, следовательно, не относящимися ни к одной конкретной системе. Чтобы получить модель заданной системы, нужно придать формальной модели конкретное содержание, т.е. решить, какие аспекты реальной системы включать как элементы модели избранного типа, а какие -- нет, считая их несущественными. Этот процесс обычно неформализуем, поскольку признаки существенности или несущественности в очень редком случае удается формализовать (к таким случаям относится, например, возможность принять в качестве признака существенности частоту встречаемости данного элемента в различных подобных, т.е. одинаково классифицируемых, системах). Столь же слабо формализованными являются признаки элементарности и признаки разграничения между подсистемами.
В силу указанных причин, процесс построения содержательных моделей является процессом творческим. Тем не менее интуиции эксперта, разрабатывающего содержательную модель, немало помогают формальная модель и рекомендации по ее наполнению конкретным содержанием. Формальная модель является "окном", через которое эксперт смотрит на реальную систему, строя содержательную модель.
В процессе построения содержательных моделей систем отчетливо прослеживается необходимость использования диалектики. В этом процессе главной является задача создания полной модели. Общие рекомендации по достижению полноты вытекают из основных положений диалектики:
- необходимо стремиться учесть все существенные факторы, влияющие на рассматриваемое явление; поскольку такая существенность не всегда очевидна, лучше включить в модель несущественный элемент, чем не включить существенный;
- одним из необходимых признаков полноты модели является наличие в ней противоречивых элементов; следует уделить специальное внимание этому моменту: например, при перечислении выходов надо включать в перечень не только желательные целевые выходы (связи, продукцию и т.п.), но и нежелательные (отходы, брак, и т.п.);
Как бы ни были обширны наши знания о данном явлении, реальность богаче моделей -- в ней всегда есть неизвестные факторы; чтобы не упустить из виду возможность чего-то существенного, но пока неизвестного, рекомендуется включать в модель неявные "запасные", неконкретизированные элементы (типа "все остальное", "что-то еще") и на различных стадиях системного анализа обращаться к этим элементам, как бы ставя перед собой вопрос: не пора ли дополнить модель еще одним явным элементом? Эти рекомендации, конечно, не исчерпывают всех возможностей: в арсенал искусства моделирования входит много научно обоснованных методов и эмпирических эвристик.
Любая система обладает рядом основных признаков.
Во-первых, она представляет собой набор элементов (отдельных частей), выделенных по тому или иному принципу и играющих роль подсистем. Последние относительно самостоятельны, но различным образом взаимодействуют в рамках системы (находятся рядом и граничат друг с другом; порождают друг друга; оказывают друг на друга влияние). Для сохранения целостности системы любое взаимодействие должно быть гармоничным.
Во-вторых, каждая система имеет структуру, то есть определенное строение, взаимное расположение элементов (в рамках одного и того же состава элементов возможны те или иные модификации структуры). Структурой называется также совокупность связей между элементами системы. Она может в той или иной степени зависеть не только от их расположения, но и от особенностей (например, взаимоотношения в чисто женском, мужском и смешанном коллективах, занятых одним и тем же делом, будут различны). Иногда в обиходе понятие структура используется как синоним понятия организация. Структура является основой системы, придает ей целостность и внутреннюю организованность, в рамках которой взаимодействие элементов подчиняется определенным законам. Системы, где организованность минимальна, называются неупорядоченными, например, толпа на улице.
В-третьих, система имеет границы, отделяющие ее от окружающей среды. Эти границы могут быть прозрачными, допускающими проникновение внешних влияний, и непрозрачными, наглухо отделяющими ее от остального мира. Системы, осуществляющие свободный двусторонний обмен энергией, веществом, информацией со средой, получили название открытых; в противном случае говорится о закрытых системах, функционирующих относительно независимо от среды. Если в систему вообще не поступают ресурсы извне, ее жизнь имеет тенденцию к затуханию и прекращению (например, часы, если их не завести, останавливаются). Открытые системы, самостоятельно черпающие необходимые для своего функционирования ресурсы из внешней среды и преобразующие их соответствующим образом, в принципе, неиссякаемы. Недостаточно или, наоборот, чрезмерно активный обмен со средой может систему разрушить (по причине нехватки ресурсов или неспособности их ассимилировать ввиду избыточного количества и разнообразия). Поэтому система должна находиться в состоянии внутреннего и внешнего равновесия, что обеспечивает оптимальное приспособление к окружению и успешное развитие.
Основные признаки системы:
- · целостность, связность или относительная независимость от среды и систем (наиболее существенная количественная характеристика системы). С исчезновением связности 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 (наиболее существенная качественная характеристика 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 (как это, впрочем, следует из определения системы);
- · эмерджентность или несводимость свойств системы к свойствам элементов.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ
Система: Определение и классификация
Понятие системы относится к числу основополагающих и используется в различных научных дисциплинах и сферах человеческой деятельности. Известные словосочетания «информационная система», «человеко-машинная система», «экономическая система», «биологическая система» и многие другие иллюстрируют распространенность этого термина в разных предметных областях.
В литературе существует множество определений того, что есть «система». Несмотря на различия формулировок, все они в той или иной мере опираются на исходный перевод греческого слова systema - целое, составленное из частей, соединенное. Будем использовать следующее достаточно общее определение.
Система - совокупность объектов, объединенных связями так, что они существуют (функционируют) как единое целое, приобретающее новые свойства, которые отсутствуют у этих объектов в отдельности.
Замечание о новых свойствах системы в данном определении является весьма важной особенностью системы, отличающей ее от простого набора несвязанных элементов. Наличие у системы новых свойств, которые не являются суммой свойств ее элементов называют эмерджентностью (например, работоспособность системы «коллектив» не сводится к сумме работоспособности ее элементов - членов этого коллектива).
Объекты в системах могут быть как материальными, так и абстрактными. В первом случае говорят о материальных (эмпирических) системах ; во втором - о системах абстрактных. К числу абстрактных систем можно отнести теории, формальные языки, математические модели, алгоритмы и др.
Системы. Принципы системности
Для выделения систем в окружающем мире можно использовать следующие принципы системности .
Принцип внешней целостности - обособленность системы от окружающей среды. Система взаимодействует с окружающей средой как единое целое, ее поведение определяется состоянием среды и состоянием всей системы, а не какой-то отдельной ее частью.
Обособление системы в окружающей среде имеет свою цель, т.е. система характеризуется назначением. Другими характеристиками системы в окружающем мире являются ее вход, выход и внутреннее состояние.
Входом абстрактной системы, например некоторой математической теории, является постановка задачи; выходом - результат решения этой задачи, а назначением будет класс задач, решаемых в рамках данной теории.
Принцип внутренней целостности - устойчивость связей между частями системы. Состояние самой системы зависит не только от состояния ее частей - элементов, но и от состояния связей между ними. Именно поэтому свойства системы не сводятся к простой сумме свойств ее элементов, в системе появляются те свойства, которые отсутствуют у элементов в отдельности.
Наличие устойчивых связей между элементами системы определяет ее функциональные возможности. Нарушение этих связей может привести к тому, что система не сможет выполнять назначенные ей функции.
Принцип иерархичности- в системе можно выделить подсистемы, определяя для каждой из них свой вход, выход, назначение. В свою очередь, сама система может рассматриваться как часть более крупной системы.
Дальнейшее разбиение подсистем на части приведет к тому уровню, на котором эти подсистемы называются элементами исходной системы. Теоретически систему можно разбивать на мелкие части, по-видимому, бесконечно. Однако практически это приведет к тому, что появятся элементы, связь которых с исходной системой, с ее функциями будет трудно уловима. Поэтому элементом системы считают такие ее более мелкие части, которые обладают некоторыми качествами, присущими самой системе.
Важным при исследовании, проектировании и разработке систем является понятие ее структуры. Структура системы - совокупность ее элементов и устойчивые связи между ними. Для отображения структуры системы наиболее часто используются графические нотации (языки), структурные схемы. При этом, как правило, представление структуры системы выполняется на нескольких уровнях детализации: сначала описываются связи системы с внешней средой; потом рисуется схема с выделением наиболее крупных подсистем, далее - для подсистем строятся свои схемы и т.д.
Подобная детализация является результатом последовательного структурного анализа системы. Метод структурного системного анализа является подмножеством методов системного анализа вообще и применяется, в частности, в инженерии программирования, при разработке и внедрении сложных информационных систем. Основной идеей структурного системного анализа является поэтапная детализация исследуемой (моделируемой) системы или процесса, которая начинается с общего обзора объекта исследования, а затем предполагает его последовательное уточнение.
В системном подходе к решению исследовательских, проектных, производственных и других теоретических и практических задач этап анализа вместе с этапом синтеза образуют методологическую концепцию решения. В исследовании (проектировании, разработке) систем на этапе анализа производится разбиение исходной (разрабатываемой) системы на части для ее упрощения и последовательного решения задачи. На этапе синтеза полученные результаты, отдельные подсистемы соединяются воедино путем установления связей между входами и выходами подсистем.
Важно отметить, что разбиение системы на части даст разные результаты в зависимости от того, кто и с какой целью выполняет это разбиение. Здесь мы говорим только о таких разбиениях, синтез после которых позволяет получить исходную или задуманную систему. К таким не относится, например, «анализ» системы «компьютер» с помощью молотка и зубила. Так, для специалиста, внедряющего на предприятии автоматизированную информационную систему, важными будут информационные связи между подразделениями предприятия; для специалиста отдела поставок - связи, отображающие движение материальных ресурсов на предприятии. В итоге можно получить различные варианты структурных схем системы, которые будут содержать различные связи между ее элементами, отражающие ту или иную точку зрения и цель исследования.
Представление системы , при котором главным является отображение и исследование ее связей с внешней средой, с внешними системами, называется представлением на макроуровне. Представление внутренней структуры системы есть представление на микроуровне.
Классифкация систем
Классификация систем предполагает разделение всего множества систем на различные группы - классы, обладающие общими признаками. В основу классификации систем могут быть положены различные признаки.
В самом общем случае можно выделить два больших класса систем: абстрактные (символические) и материальные (эмпирические).
По происхождению системы делят на естественные системы (созданные природой), искусственные, а также системы смешанного происхождения, в которых присутствуют как элементы природные, так и элементы, сделанные человеком. Системы, которые являются искусственными или смешанными, создаются человеком для достижения своих целей и потребностей.
Дадим краткие характеристики некоторых общих видов систем.
Техническая система представляет собой взаимосвязанный, взаимообусловленный комплекс материальных элементов, обеспечивающих решение некоторой задачи. К таким системам можно отнести автомобиль, здание, ЭВМ, систему радиосвязи и т.п. Человек не является элементом такой системы, а сама техническая система относится к классу искусственных.
Технологическая система - система правил, норм, определяющих последовательность операций в процессе производства.
Организационная система в общем виде представляет собой множество людей (коллективов), взаимосвязанных определенными отношениями в процессе некоторой деятельности, созданных и управляемых людьми. Известные сочетания «организационно-техническая, организационно-технологическая система» расширяют понимание организационной системы средствами и методами профессиональной деятельности членов организаций.
Другое название - организационно-экономическая система применяют для обозначения систем (организаций, предприятий), участвующих в экономических процессах создания, распределения, обмена материальных благ.
Экономическая система - система производительных сил и производственных отношений, складывающихся в процессе производства, потребления, распределения материальных благ. Более общая социально-экономическая системаотражает дополнительно социальные связи и элементы, включая отношения между людьми и коллективами, условия трудовой деятельности, отдыха и т.п. Организационно-экономические системы функционируют в области производства товаров и/или услуг, т.е. в составе некоторой экономической системы. Эти системы представляют наибольший интерес как объекты внедрения экономических информационных систем (ЭИС), являющихся компьютеризированными системами сбора, хранения, обработки и распространения экономической информации. Частным толкованием ЭИС являются системы, предназначенные для автоматизации задач управления предприятиями (организациями).
По степени сложности различают простые, сложные и очень сложные (большие) системы. Простые системы характеризуются малым числом внутренних связей и относительной легкостью математического описания. Характерным для них является наличие только двух возможных состояний работоспособности: при выходе из строя элементов система или полностью теряет работоспособность (возможность выполнять свое назначение), или продолжает выполнять заданные функции в полном объеме.
Сложные системы имеют разветвленную структуру, большое разнообразие элементов и связей и множество состояний работоспособности (больше двух). Эти системы поддаются математическому описанию, как правило, с помощью сложных математических зависимостей (детерминированных или вероятностных). К числу сложных систем относятся практически все современные технические системы (телевизор, станок, космический корабль и т.д.).
Современные организационно-экономические системы (крупные предприятия, холдинги, производственные, транспортные, энергетические компании) относятся к числу очень сложных (больших) систем. Характерными для таких систем являются следующие признаки:
сложность назначения и многообразие выполняемых функций;
большие размеры системы по числу элементов, их взаимосвязей, входов и выходов;
сложная иерархическая структура системы, позволяющая выделить в ней несколько уровней с достаточно самостоятельными элементами на каждом из уровней, с собственными целями элементов и особенностями функционирования;
наличие общей цели системы и, как следствие, централизованного управления, подчиненности между элементами разных уровней при их относительной автономности;
наличие в системе активно действующих элементов - людей и их коллективов с собственными целями (которые, вообще говоря, могут не совпадать с целями самой системы) и поведением;
многообразие видов взаимосвязей между элементами системы (материальные, информационные, энергетические связи) и системы с внешней средой.
В силу сложности назначения и процессов функционирования построение адекватных математических моделей, характеризующих зависимости выходных, входных и внутренних параметров для больших систем является невыполнимым.
По степени взаимодействия с внешней средой различают открытые системы и замкнутые системы . Замкнутой называют систему, любой элемент которой имеет связи только с элементами самой системы, т.е. замкнутая система не взаимодействует с внешней средой. Открытые системы взаимодействуют с внешней средой, обмениваясь веществом, энергией, информацией. Все реальные системы тесно или слабо связаны с внешней средой и являются открытыми.
По характеру поведения системы делят на детерминированные и недетерминированные. К детерминированным относятся те системы, в которых составные части взаимодействуют между собой точно определенным образом. Поведение и состояние такой системы может быть однозначно предсказано. В случае недетерминированных систем такого однозначного предсказания сделать нельзя.
Если поведение системы подчиняется вероятностным законам, то она называется вероятностной. В таком случае прогнозирование поведения системы выполняется с помощью вероятностных математических моделей. Можно сказать, что вероятностные модели являются определенной идеализацией, позволяющей описывать поведение недетерминированных систем. Практически отнесение системы к детерминированным или недетерминированным часто зависит от задач исследования и подробности рассмотрения системы.
- 1с предприятие 8.3 закрытие месяца. Как закрывать квартал начинающему бухгалтеру пошаговая инструкция. Настройка учетной политики организации
- Продажа ос в 1с 8.3 бухгалтерия. Как в «1с» отразить продажу основных средств и мнма. Продажа основного средства с восстановлением амортизационной премии
- Расчет и калькуляции себестоимости продукции Расчет себестоимости путем распределения расходов
- Самые счастливые люди на Земле: особенности и интересные факты