Основные признаки систем. Основные признаки и свойства системы

Отличительными признаками системы выступают:

Наличие взаимосвязных частей в объекте;

Взаимодействие между частями объекта;

Упорядоченность данного взаимодействия для достижения общей цели системы.

Существуют два основных типа систем:

Открытые

Закрытые.

Закрытая система, имеет жесткие фиксированные границы, ее действия относительно независимы от окружающей систему среды. Часы – пример закрытой системы. Открытая система – это система, взаимодействующая с внешней средой, приспосабливающаяся к изменениям в ней. Энергия, информация, материалы – это объекты обмена с внешней средой через проницаемые границы системы. Такая системы не является само обеспечивающейся, она зависит от внешних факторов (энергии, информации, материалов и т.д.). Руководители, в основном, занимаются открытыми системами, потому что все организации являются открытыми системами. Выживание любой организации зависит от внешнего мира. Все сложные системы, как правило состоят из подсистем. Понятие подсистемы – это важное понятие в управлении. Основное различие подсистем одной системы – в функциональности, т.е. каждая подсистема выполняет особую функцию. Путем подразделения организации на отделы руководство намеренно создает внутри организации подсистемы – управленческие, кадров, маркетинга, финансов и т.д.

Подсистемы, в свою очередь, могут состоять из более мелких подсистем. Поскольку они взаимосвязаны, неправильное функционирование даже самой маленькой подсистемы может повлиять на систему в целом. Понимание того, что организации представляют собой сложные открытые системы, состоящие из нескольких взаимосвязных подсистем, помогает объяснить, почему каждая из школ в управлении оказалась практически приемлемой лишь в ограниченных пределах. Каждая школа стремилась сосредоточить внимание на какой-то одной подсистеме организации. Бихейвиористская школа в основном занималась социальной подсистемой. Школы научного управления и науки управления, главным образом, - техническими подсистемами. В результате они часто не могли правильно определить все основные компоненты организации. Ни одна из школ серьезно не задумывалась над воздействие среды на организацию. В настоящее время широко распространена точка зрения, что внешние силы могут быть основными детерминантами успеха организации, которые предопределяют, какое средство из арсенала управления может оказаться подходящим и, вероятнее всего, успешным.

Системный подход к управлению операциями

Теория систем впервые была применена в точных науках и в технике. Применение теории систем в управлении в конце 50-х годов явилось важнейшим вкладом школы науки управления. Системный подход – это не есть набор каких-то руководств или принципов для управляющих – это способ мышления по отношению к организации и управлении. Системный подход в управлении рассматривает управленческую деятельность как систему, т.е. как совокупность элементов, взаимодействующих между собой в пространстве и времени, функционирование которых направленно на достижение общей цели. Системный подход включает следующие этапы деятельности исследователя:

1. Выделение объекта внимания их общей массы явлений и процессов, очертание контура и пределов системы, ее основных частей, элементов, связей с окружающей средой. Выявление главных или важных свойств составных элементов и системы в целом.

2. Определение основных критериев целесообразного действия системы, а также основных ограничений и условий существования.

3. Определение вариантов структур и элементов, выявление главных факторов, влияющих на систему.

4. Разработка модели системы.

5. Оптимизация работы системы по достижению цели.

6. Определение оптимальной схемы управления системой.

7. Установление надежной обратной связи по результатам функционирования, определение надежности функционирования системы. Выделяются три основных принципа системного подхода:

целостность (характеристика самой системы не сводится к сумме характеристик составляющих ее элементов);

структурность (возможность описания системы через установление связей и отношений ее элементов);

иерархичность (соподчиненность элементов).

Основные понятия системного подхода можно представить в виде следующей логической последовательности:

Цель - Элементы - Связи элементов - Структура - Состояние системы - Функционирование - Взаимодействие с окружающей средой - Организация - Управляющее воздействие - Результат

Управление с позиций системного подхода есть осуществление совокупности воздействий на объект, выбранных из множества возможных воздействий на основании информации о поведении объекта и состоянии внешней среды для достижения заданной цели.

Виды управленческих решений

Управленческие решения можно рассматривать с разных точек зрения.

1. По степени влияния на будущее организации они делятся на стратегические и тактические. Первые определяют основные пути ее развития, вторые – конкретные способы продвижения по ним. Обычно стратегические решения (скажем, о выходе на новый рынок) принимаются на высшем уровне управления, а тактические (например, о ремонте оборудования) – на низовых.

2. По степени самостоятельности решения подразделяются на инициативные и предписанные . Первые принимаются руководством организации под воздействием обстоятельств, вторые конкретизируют поступающие сверху решения.

3. По масштабам решения могут быть глобальными , затрагивающими всю организацию в целом, и локальными , касающимися только одной ее части (стороны деятельности).

4. В соответствии с временным горизонтом можно говорить о перспективных решениях, последствия которых будут ощущаться длительное время (например, об инвестировании), и текущих , ориентированных на нужды сегодняшнего дня (об изыскании средств для выплаты заработной платы).

5. В зависимости от продолжительности периода реализации принято выделять долгосрочные (свыше 5 лет), среднесрочные (от года до 5 лет), и краткосрочные (до одного года) решения.

6. В соответствии со степенью предопределенности результата различают вероятностные и детерминированные (однозначные) решения, которые сравнительно редки.

7. По степени регламентированности выделяют контурные решения (предоставляют широкую свободу исполнителям); структурированные (допускают инициативу во второстепенных вопросах); алгоритмизированные , где инициатива исключена.

8. По направленности воздействия решения могут быть внешние (касаются окружения) или внутренние.

9. По степени обязательности исполнения они подразделяются на директивные , рекомендательные и ориентирующие , что зависит, например, от уровня, сроков действия, степени важности.

10. По функциональному назначению можно выделить организационные , координирующие, регулирующие , активизирующие и контролирующие решения.

11. По степени сложности решения разделяются на простые, сложенные и уникальные .

12. По методам выработки различаются шаблонные и творческие .

13. В зависимости от числа разработчиков решения делятся на индивидуальные и коллективные.

14. По широте охвата выделяются общие и специальные решения. Первые касаются одинаковых для всех вопросов (например, о времени начала и окончания рабочего дня) и вносят в деятельность организации элемент стабильности. Вторые относятся к узким проблемам, присущим только одному субъекту.

15. С точки зрения предопределенности решения принято делить на запрограммированные и незапрограммированные .

16. По способу влияния на объект решения можно разделить на прямы е и косвенные . Первые воздействуют непосредственно на него, вторые – на создание таких условий, под влиянием которых он сам изменит в нужную сторону свое поведение.

17. По сфере реализации решения могут быть связаны с производством, сбытом, научными исследованиями и пр.

18. По форме решения бывают правовыми и неправовыми .

20. По степени полноты и достоверности используемой информации выделяют:

Решения, принимаемые в условиях полной определенности;

Решения, принимаемые в условиях частичной определенности;

Решения, принимаемые в условиях полной неопределенности.

21. По способам принятия выделяют интуитивные, адаптационные и рациональные решения.

Природа управления

Природа современного менеджмента двояка: с одной стороны, управление – это производительный труд, возникающий в условиях комбинированного производства с высоким уровнем специализации работников, обеспечивающий связь и единство всего производительного процесса, а с другой стороны, управление – это деятельность по надзору и контролю. в основе которой лежит противоположность между наемным трудом как непосредственным производителем и собственником средств производства. Труд по управлению предполагает выполнение общественно необходимых задач по регулированию, организации, координации и контролю социально-экономических процессов.

Система - это совокупность элементов произвольной природы, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которая образует определённую целостность . Энергия связей между элементами системы превышает энергию их связей с элементами других систем, тем самым формируя систему в качестве целостного образования. Категория системы задаёт онтологическое ядро системного подхода (см. ). Формы объективации этой категории в разных вариантах подхода различны и определяются используемыми теоретико-методологическими представлениями и средствами.

Понятие системы

Исключительное многообразие представлений о системе в человеческом познании порождает стремление редуцирования характеристик системы к некоторому минимуму. При всём разнообразии истолкований, понимание системы в самом общем плане традиционно включает в себя представление о единстве и целостности взаимосвязанных между собой её элементов , то есть предполагает рассмотрение системы как объекта, прежде всего, с точки зрения целого . Семантическое поле такого понимания включает термины «элемент», «целое», «единство», «связь», «взаимодействие», а также «структура» - схема связей между элементами системы (см. ). Структура системы предполагает упорядоченность, организацию, устройство, обусловленные характером взаимоотношений между элементами и её взаимоотношением со внешней средой, в которых проявляются два противоположных свойства системы: ограниченность (внешнее свойство системы) и целостность (внутреннее свойство системы).

Понятие системы имеет чрезвычайно широкую область применения (практически каждый объект может быть рассмотрен как система), поэтому достаточно полное понимание категории системы предполагает построение семейства соответствующих определений - как содержательных, так и формальных. Лишь в рамках такого семейства определений удаётся выразить основные признаки систем и соответствующие им системные принципы:

1. Целостность - определённая независимость системы от внешней среды и от других систем; определённая зависимость каждого элемента, свойства и отношения системы от его места, функций и так далее внутри целого.
2. Связность - наличие связей и отношений, которые позволяют посредством переходов по ним от элемента к элементу соединить два любых элемента системы;
3. Структурность - возможность описания системы через установление её структуры, то есть схему связей и отношений; обусловленность поведения системы не столько поведением её отдельных элементов, сколько свойствами её структуры.
4. Иерархичность - каждый компонент системы, в свою очередь, может рассматриваться как система, а исследуемая в таком случае система представляет собой один из компонентов более широкой системы.
5. Функция - наличие целей (возможностей), при этом не являющихся простой суммой целей (возможностей) элементов, входящих в систему; принципиальная несводимость (степень несводимости) свойств системы к сумме свойств её элементов называется эмерджентностью .
6. Множественность описания каждой системы - в силу принципиальной сложности каждой системы её адекватное познание требует построения множества различных моделей, каждая из которых описывает лишь определённый аспект системы.

Соответственно указанному подходу, общую схему компонентов системы можно представить следующим образом:

1. Элемент системы. Неделимая часть системы, характеризующаяся конкретными свойствами, определяющими её в данной системе однозначно. Множество составляющих единство элементов, их связей и взаимодействий между собой и между ними и внешней средой, образуют присущую системе целостность, качественную определённость и целенаправленность (целеустремлённость). Число различных элементов и их взаимосвязей, которые включает в себя система, определяют её сложность .
2. Связи системы. Совокупность зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы: односторонних; двусторонних, многосторонних. Связи определяют важный для системы порядок обмена между элементами веществом, энергией, информацией. Простейшими связями являются последовательное и параллельное соединения элементов и положительная и отрицательная обратные связи. В сложных системах особое значение имеют информационные связи, однако не менее важны и энергетические и материальные связи. Сложная совокупность связей в подобных системах образует такое свойство как иерархичность , которая присуща не только строению, морфологии системы, но и её поведению : отдельные уровни системы обусловливают определённые аспекты её поведения, а целостное функционирование оказывается результатом взаимодействия всех её сторон и уровней.
3. Структура системы. Упорядоченность отношений, связывающих элементы системы, определяет структуру системы как множество элементов, функционирующих в соответствии с установившимися между элементами системы связями. Структуру можно представить как схему - статическую модель системы, которая характеризует только строение системы, не учитывая множества свойств и состояний её элементов. Как правило, при введении понятие структуры систему отображают путём разделения на подсистемы, компоненты, элементы с взаимосвязями, которые могут носить различный характер. Одна и та же система может быть представлена разными структурами в зависимости от стадии познания объектов или процессов, от аспекта их рассмотрения, цели создания и так далее. При этом, по мере развития исследований или в ходе проектирования структура системы может изменяться. Структуры могут быть представлены в матричной форме, в форме теоретико-множественных описаний, с помощью языка топологии, алгебры и других средств моделирования систем. Наиболее распространены следующие классы структур:
   1. Сетевая структура представляет собой декомпозицию системы во времени. Такие структуры могут отображать порядок действия технической системы (например, телефонная сеть, электрическая сеть и тому подобные), этапы деятельности человека (например, при производстве продукции - сетевой график, при проектировании - сетевая модель, при планировании - сетевой план и тому подобные).
   2. Иерархическая структура представляет собой декомпозицию системы в пространстве. Все компоненты и связи существуют в этих структурах одновременно (не разнесены во времени). Такие структуры могут иметь большее число уровней декомпозиции (структуризации). Структуры, в которых каждый элемент нижележащего уровня подчинён одному узлу вышестоящего (и это справедливо для всех уровней иерархии), называют древовидными структурами, или иерархическими структурами с «сильными» связями. Структуры, в которых элемент нижележащего уровня может быть подчинён двум и более узлам вышестоящего, называют иерархическими структурами со «слабыми» связями.
   3. Матричная структура представляет собой иерархическую структуру со «слабыми» связями, которая базируется на принципе множественной иерархии. Отношения, имеющие вид «слабых» связей между двумя уровнями, построены по функциональному принципу и подобны отношениям в матрице, образованной из составляющих этих двух уровней.
   4. Многоуровневая иерархическая структура представляет собой иерархическую структуру с «сильными» и «слабыми» связями, которая базируется на принципе множественной иерархии. Так, в теории систем М. Месаровича предложены особые классы иерархических структур, отличающиеся различными принципами взаимоотношений элементов в пределах уровня и различным правом вмешательства вышестоящего уровня в организацию взаимоотношений между элементами нижележащего, для названия которых он предложил следующие термины: «страты», «слои», «эшелоны».
   5. Смешанная иерархическая структура представляет собой структуру с вертикальными и горизонтальными связями.
   6. Структура с произвольными связями может иметь любую форму, объединять принципы разных видов структур и нарушать их.
4. Взаимодействие системы. Процесс взаимного влияния элементов, системы и внешней среды друг на друга, а также совокупность взаимосвязей и взаимоотношений между их свойствами, когда они приобретают характер взаимодействия.
5. Внешняя среда системы. Всё, что не входит в систему, объединяется понятием «внешняя среда». В сущности, выявление системы есть разделение по определённым основаниям некоторой области материального или абстрактного мира на две части, одна из которых рассматривается как система, а другая - как внешняя среда. Это подразумевает, что внешняя среда представляет собой множество существующих в пространстве и во времени объектов и других систем, которые, как предполагается, действуют на систему тем или иным образом. При этом, между системой и внешней средой существует определённая взаимозависимость - система формирует и проявляет свои свойства в процессе взаимодействия со средой, будучи активным компонентом этого взаимодействия.

Свойства системы

Среди множества свойств, присущих системам, выделяются наиболее важные, характеризующие их функционирование:

1. Состояние системы. Набор значений основных параметров системы, определяющий характер её функционирования на определённом временном интервале. Состояние системы можно представить как совокупность состояний её n элементов и связей между ними (двусторонних связей не может быть более чем n (n - 1 ) в системе с n элементами). Задание конкретной системы сводится к заданию её состояний на всём протяжении её жизненного цикла. Реальная система не может находиться в любом состоянии, так как всегда есть известные ограничения - некоторые внутренние и внешние факторы. Возможные состояния реальной системы образуют в пространстве её состояний некоторое множество допустимых состояний системы. Определяют состояние системы (в случае систем материальной природы) либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы.
2. Поведение системы. Если система способна переходить из одного состояния в другое (например, s1 → s2 → s3 → …), то подразумевается, что она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности или правила перехода системы из одного состояния в другое. В таких случаях говорят, что система обладает некоторым поведением и выясняют его характер, алгоритм и другие особенности.
3. Равновесие системы. Способность системы в отсутствии внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять своё состояние сколь угодно долго (или на протяжении заданного временного интервала) называют состоянием равновесия.
4. Устойчивость системы. Под устойчивостью понимают способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних (а в системах с активными элементами - внутренних) возмущавших воздействий. Эта способность относительна и обычно присуща системам только тогда, когда отклонения не превышают некоторого предела. Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, называют устойчивым состоянием равновесия. Возврат в это состояние может сопровождаться колебательным процессом. Соответственно, в сложных системах возможны неустойчивые состояния равновесия.
5. Развитие системы. Каждая система в своём развитии проходит ряд основных этапов:
   1. возникновение;
   2. становление;
   3. преобразование.

   Возникновение системы - сложный противоречивый процесс, связанный с понятием «нового». Этот процесс, в свою очередь, можно разделить на два этапа:

   1. скрытый этап - появление новых элементов и новых связей в рамках старого;
   2. явный этап, когда накопившиеся новые факторы приводят к скачку - появлению нового качества.

   Процесс становления системы связан с дальнейшим количественном увеличением качественно тождественных множеств её элементов и с появлением у системы новых качеств.

   Противоречие между качественно тождественными элементами является одним из источников развития системы. Следствие этого противоречия - стремление элементов разойтись в пространстве. С другой стороны, существуют системообразующие факторы, которые не дают системе распасться. К тому же существует граница системы, выход за которую может быть губительным для элементов системы и для системы в целом. Кроме того, на каждую систему действуют другие системы, препятствующие расширению системных границ. Всё это определяет целостность как специфическое свойство зрелой системы.

   Приобретаемые системой новые функциональные качества включают в себя специфические свойства, приобретённые системой в процессе её общения с внешней средой. Наиболее перспективными оказываются те элементы системы, функции которых соответствуют потребностям существования системы в конкретной внешней среде. Система в целом становится специализированной. Она может успешно функционировать только в той среде, в которой она сформировалась. Всякий переход системы в другую среду неизбежно вызывает её преобразование.

   Система в период зрелости внутренне противоречива вследствие двойственности своего существования как системы, завершающей одну форму движения и являющейся носителем более высокой формы движения. Даже при благоприятных внешних условиях внутренние противоречия приводят систему в состояние преобразования - неизбежному этапу её развития.

   Внешние причины преобразования системы:

   1. изменения внешней среды;
   2. проникновение в систему чуждых элементов, воздействующих на структуру системы.

   Внутренние причины преобразования системы:

   1. ограниченность пространства развития и обострение противоречий между элементами системы;
   2. накопление ошибок при развитии системы (мутации в живых организмах);
   3. прекращение воспроизводства элементов, составляющих систему.

   Преобразование системы может привести как к гибели системы, так и к возникновению качественно иной системы, причём степень организованности новой системы может быть равной или более высокой, чем степень организованности преобразуемой системы.

   Таким образом, при определённых условиях возможен скачкообразный переход системы на новый более высокий (или более низкий) уровень упорядоченности. Причём переход системы к различным свойственным ей состояниям, а также разрушение системы могут быть результатом как достаточно сильных внешних воздействий, так и относительно слабых флюктуаций длительно существующих или усиливающихся за счёт положительных обратных связей. Переход системы на новый уровень организованности в определённых ситуациях представляет собой случайный процесс выбора системой одного из возможных путей эволюции. Здесь вновь следует подчеркнуть слово «возможных», то есть разумно говорить о создании условий перехода системы в одно из возможных, свойственных ей состояний.

   Возможны два крайних варианта изменения структуры системы, которые можно условно обозначить как революционный и эволюционный. При революционном преобразовании предполагается, что созданию новой организации системы, новой её структуры должна предшествовать насильственная ломка структуры старой. Обычно после такой насильственной ломки система переходит на более низкий уровень упорядоченности, при этом формирование новой структуры затягивается на длительный, порой неопределённый, срок. При эволюционном преобразовании новые отношения формируются в рамках существующей структуры, возникают новые тенденции развития системы. При накоплении количественных изменений возможен и скачкообразный, и в этом смысле революционный, переход системы в новое равновесное состояние - к новой структуре, к которой система «внутренне» готова. В этом случае суть революционного преобразования сводится к уничтожению элементов, препятствующих становлению новой структуры (например, в социально-экономических системах такими элементами являются органы управления).

   Если предположить, что состояние системы может быть представлено набором из n параметров, то каждому состоянию системы будет соответствовать точка в n -мерном пространстве состояний системы, а функционирование системы проявится в перемещении этой точки по некоторой траектории в пространстве состояний. По-видимому, достижение желаемого состояния возможно в общем случае по нескольким траекториям. Предпочтительность траектории определяется оценкой качества траектории и зависит также от ограничений, накладываемых на систему, в том числе внешней средой. Эти ограничения определяют область допустимых траекторий. Для определения предпочтительной траектории из числа допустимых вводится критерий качества функционирования системы - в общем случае [формально] в виде некоторых целевых функций (функционалов, отношений). На предпочтительной [оптимальной] траектории целевые функции достигают экстремальных значений. Целенаправленное вмешательство в поведение системы, обеспечивающее выбор системой оптимальной траектории развития, называется управлением (см. ).

6. Движение системы . Процесс последовательного изменения состояния системы. Движение бывает как вынужденным, так и собственным. Вынужденное движение системы - это изменение её состояния под влиянием внешней среды. Так, примером вынужденного движения системы «организация» может служить перемещение ресурсов по приказу, поступившему в систему извне. Собственное движение системы - это изменение состояния системы без воздействия внешней среды (только под действием внутренних причин). Так, собственным движением системы «человек» будет его жизнь как биологического (а не общественного) индивида, то есть питание, сон, размножение и тому подобное.
7. Ограничения системы. Набор факторов, определяющих условия функционирования системы (реализацию процесса). Ограничения бывают как внутренними, так и внешними. Одним из основных внешних ограничений является цель функционирования системы. Примером внутренних ограничений могут быть ресурсы, обеспечивающие реализацию того или иного процесса.
8. Процессы системы. Совокупность последовательных изменений состояния системы для достижения цели. К процессам системы относятся:
   1. входной процесс - множество входных воздействий, которые изменяются с течением времени;
   2. выходной процесс - множество выходных воздействий на внешнюю среду, которые изменяются с течением времени и определяются выходными величинами (реакциями);
   3. переходный процесс - множество преобразований начального состояния и входных воздействий системы в выходные величины, которые изменяются с течением времени по определённым правилам.
9. Функции системы. Свойства системы, приводящие к достижению цели. Функционирование системы проявляется в её переходе из одного состояния в другое или в сохранении какого-либо состояния в течение определённого периода. В этом смысле поведение системы - это её функционирование во времени. Целенаправленное (целеустремлённое) поведение ориентировано на достижение системой предпочтительной для неё цели. В системе, состоящей из связанных между собой, взаимодействующих подсистем, оптимум для всей системы не является функцией (например, суммой) оптимумов подсистем, входящих в систему. Это положение иногда называют теоремой оптимумов системного подхода .

Развитие системных представлений

Природная системность человеческого мышления, деятельности и связанных с ними практик является одним из объективных факторов возникновения и развития системных понятий и теорий. Естественный рост системности человеческой деятельности сопровождается её усовершенствованием на протяжении всей истории развития человека. В современном обществе системные представления уже достигли такого уровня, что мысли о полезности системного подхода применительно к любой деятельности являются привычными и общепринятыми.

Претерпев длительную историческую эволюцию, понятие «система» в XX веке становится одним из ключевых философско-методологических, общенаучных и специально-научных понятий. В современном научном (см. ) и техническом (см. ) знании разработка проблематики, связанной с исследованием и конструированием систем разного рода, проводится в рамках системного подхода (см. ), общей теории систем (см. ), различных специальных теорий систем , системном анализе , в кибернетике , системной инженерии (см. ), синергетике (см. ) и многих других областях.

Первые представления о системе возникли в античной философии, выдвинувшей онтологическое истолкование системы как упорядоченности и целостности бытия (см. ), а также идею системности знания (целостность знания, аксиоматическое построение логики, геометрии). В античной философии и науке понятие системы включается в контекст философских поисков общих принципов организации мышления и знания. Для понимания генезиса понятия системы принципиален момент включения мифологических представлений о Космосе, Мировом порядке, Едином и тому подобных категорий в контекст собственно философско-методологических рассуждений. Например, сформулированный в Античности тезис о том, что целое больше суммы его частей, имел уже не только мистический смысл, но и фиксировал проблему организации мышления. Пифагорейцы и элеаты решали проблему не только объяснения и понимания мира, но и онтологического обоснования используемых ими рациональных процедур. Число и Бытие - начала, не столько объясняющие и описывающие мир, сколько выражающие точку зрения становящегося рационального мышления и требование мыслить единство многого. Платон выражает это требование уже в явном виде: «Существующее единое есть одновременно и единое и многое, и целое и части…» Только единство многого, то есть система, может быть, согласно Платону, предметом познания. Отождествление стоиками системы с Мировым порядком можно осмыслить только с учётом всех этих факторов.

Воспринятые от Античности представления о системности бытия развивались как в системно-онтологических концепциях Б. Спинозы и Г. В. Лейбница, так и в построениях научной систематики XVII–XVIII веков, стремившейся к естественной (а не телеологической) интерпретации системности мира (например, классификация К. Линнея). В философии и науке Нового времени понятие системы использовалось при исследовании научного знания; при этом спектр предлагаемых решений был очень широк - от отрицания системного характера научно-теоретического знания (Э. Б. де Кондильяк) до первых попыток философского обоснования логико-дедуктивной природы систем знания (И. Г. Ламберт и другие).

Принципы системной природы знания разрабатывались в немецкой классической философии: согласно И. Канту, научное знание есть система, в которой целое главенствует над частями; Ф. Шеллинг и Г. В. Ф. Гегель трактовали системность познания как наиболее важное требование теоретического мышления. В западной философии второй половины XIX - начала XX века содержатся постановки, а в отдельных случаях и решения некоторых проблем системного исследования: специфики теоретического знания как системы (неокантиантво), особенностей целого (холизм, гештальт-психология), методы построения логических и формализованных систем (неопозитивизм). Определённый вклад в разработку философских и методологических оснований исследования систем внесла марксистская философия, основанная на принципах материалистической диалектики (всеобщей связи явлений, развития, противоречия и других).

Для начавшегося со второй половины XIX века проникновения понятия системы в различные области конкретно-научного знания важное значение имело создание эволюционной теории Ч. Дарвина, теории относительности, квантовой физики, позднее - структурной лингвистики. Возникла задача построения строгого определения понятия системы и разработки оперативных методов анализа систем. Приоритет в этом отношении принадлежит разработанной А. А. Богдановым в начале XX века концепции всеобщей организационной науки - тектологии . Эта теория в своё время не получила достойного признания и только во второй половине XX века значение тектологии Богданова было адекватно оценено.

Ряд конкретно-научных концепций систем и принципов их анализа был сформулирован в 1930–1940-х годах в работах В. И. Вернадского, Т. Котарбиньского, Л. фон Берталанфи. Предложенная в конце 1940-х годов Берталанфи программа построения общей теории систем явилась одной из попыток обобщённого анализа системной проблематики. Именно эта программа системных исследований получила наибольшую известность в мировом научном сообществе второй половины XX века и с её развитием и модификацией во многом связано возникшее в это время системное движение в науке и технических дисциплинах. Дополнительно к этой программе в 1950–1960-х годах был выдвинут ряд общесистемных концепций и определений понятия системы - в рамках кибернетики, системного подхода, системного анализа, системотехники, теории необратимых процессов и других направлений исследований.

Повсеместное распространение идей системных исследований и системного подхода является одной из характерных особенностей научного и технического знания XX века. Развитие инженерного подхода и технологий в XX веке открывает эру искусственно-технического освоения систем. Теперь системы не только исследуются, но проектируются и конструируются. Одновременно оформляется и организационно-управленческая установка: объекты управления также начинают рассматриваться как системы. Это приводит к выделению всё новых и новых классов систем: целенаправленных, самоорганизующихся, рефлексивных и других. Сам термин «система» входит в лексикон практически всех профессиональных сфер. Начиная с середины XX века широко разворачиваются исследования по общей теории систем и разработки в области системного подхода, складывается межпрофессиональное и междисциплинарное системное движение.

В настоящее время основная задача специализированных теорий систем заключается в построении конкретно-научного знания о разных типах и разных аспектах систем, в то время как главные проблемы общей теории систем концентрируются вокруг логико-методологических принципов анализа систем, построения метатеории системных исследований. В рамках этой проблематики особое значение имеет установление методологических условий и ограничений применения системных методов. К числу таких ограничений относятся, в частности, так называемые системные парадоксы, например парадокс иерархичности (решение задачи описания любой данной системы возможно лишь при условии решения задачи описания данной системы как элемента более широкой системы, а решение последней задачи возможно лишь при условии решения задачи описания данной системы как системы). Выход из этого и аналогичных парадоксов состоит в использовании метода последовательных приближений, позволяющего путём оперирования неполными и заведомо ограниченными представлениями о системе постепенно добиваться более адекватного знания об исследуемой системе. Анализ методологических условий применения системных методов показывает как принципиальную относительность любого, имеющегося в данный момент времени описания той или иной системы, так и необходимость использования при анализе любой системы всего арсенала содержательных и формальных средств системного исследования.

Вместе с тем, несмотря на широкое распространение системных исследований, категориальный и онтологический статус «системы как таковой» остаётся во многом неопределённым. Это вызвано, с одной стороны, принципиальными различиями в профессиональных установках сторонников системного подхода, с другой стороны, попытками распространить это понятие на чрезвычайно широкий круг явлений, и наконец, процедурной ограниченностью традиционного понятия системы.

Во всём многообразии трактовок систем продолжают сохраняться два подхода. С точки зрения первого из них (его можно назвать онтологическим или, более жёстко, натуралистическим), системность интерпретируется как фундаментальное свойство объектов познания. Тогда задачей системного исследования становится изучение специфически системных свойств объекта: выделение в нём элементов, связей и структур, зависимостей между связями и тому подобных категорий. Причём элементы, связи, структуры и зависимости трактуются как «натуральные», присущие «природе» самих объектов и в этом смысле объективные. Система в таком подходе полагается как объект, обладающий собственными законами жизни. Другой подход (его можно назвать эпистемолого-методологическим) заключается в том, что система рассматривается как эпистемологический конструкт, не имеющий естественной природы, и задающий специфический способ организации знаний и мышления. Тогда системность определяется не свойствами самих объектов, но целенаправленностью деятельности и организацией мышления. Различие в целях, средствах и методах деятельности неизбежно производит множественность описаний одного и того же объекта, что порождает в свою очередь установку на их синтез и конфигурирование.

Классификация систем

Существенным аспектом раскрытия содержания трактовок систем является выделение различных типов систем, при этом разные типы и аспекты систем - законы их строения, поведения, функционирования, развития и так далее - описываются в соответствующих специализированных теориях систем. Для выделения классов систем могут использоваться различные классификационные признаки. Основными из них считаются: природа элементов системы, происхождение, длительность существования, изменчивость свойств, степень сложности, отношение к среде, реакция на возмущающие воздействия, характер поведения и степень участия людей в реализации управляющих воздействий. К настоящему времени сформировался ряд классификаций систем, использующих указанные основания.

В наиболее общем плане системы можно разделить по природе их элементов на материальные (реальные) и идеальные (абстрактные). Деление систем на материальные и абстрактные позволяет различать реальные системы (объекты, явления, процессы) и системы, являющиеся определёнными отображениями (моделями) реальных объектов или чистыми абстракциями.

Материальные системы представляют собой целостные совокупности объектов различных областей действительности и, в свою очередь, делятся на системы, состоящие из элементов неорганичной природы (физические, геологические, химические и другие) и живые системы, куда входят как простейшие биологические системы, так и очень сложные биологические объекты типа организма, вида, экосистемы. Материальные системы бывают относительно простыми и относительно сложными. Более простые системы состоят из относительно однородных непосредственно взаимодействующих элементов. В более сложных системах элементы группируются в подсистемы, вступающие во взаимоотношения как некоторые целостности. Особый класс материальных живых систем образуют социальные системы, многообразные по типам и формам (от простейших социальных объединений до социально-экономической структуры общества).

Идеальные (абстрактные) системы представляют собой продукты человеческого мышления, элементы которых не имеют прямых аналогов в реальном мире и представляют собой идеальные объекты - понятия или идеи, связанные определёнными взаимоотношениями. Они создаются путём мысленного отвлечения от тех или иных сторон, свойств и/или связей предметов и образуются в результате творческой деятельности человека. Они также могут быть разделены на множество различных типов (особые системы представляют собой научные понятия, гипотезы, теории, системы уравнений и тому подобные). Абстрактной системой является, например, система понятий той или иной науки. К числу абстрактных систем относятся и научные знания о системах разного типа, как они формулируются в общей теории систем, специальных теориях систем и других областях. В современной науке большое внимание уделяется исследованию языка как [семиотической] системы; в результате обобщения этих исследований возникла общая теория знаков - семиотика (см. ).

Задачи обоснования математики и логики (см. ) вызвали интенсивную разработку принципов построения формализованных логических систем . Результаты этих исследований широко применяются во всех областях науки и техники. В целом, формализованные логические системы подразделяются на три основных класса:

1. статические математические системы или модели, которые описывают объект в какой-либо момент времени;
2. динамические математические системы или модели отражают поведение объекта во времени;
3. находящиеся в неустойчивом положении между статикой и динамикой, которые при одних воздействиях ведут себя как статические, а при других воздействиях - как динамические.

В зависимости от происхождения систем, выделяют естественные и искусственные системы. Естественные системы, будучи продуктом развития природы, возникли без вмешательства человека. Искусственные системы представляют собой результат созидательной деятельности человека, причём со временем их количество постоянно увеличивается.

По длительности существования системы подразделяются на постоянные и временные . К постоянным обычно относятся естественные системы, хотя с точки зрения диалектики все существующие системы - временные. К постоянным принято относить и искусственные системы, которые в процессе заданного времени функционирования сохраняют существенные свойства, определяемые предназначением этих систем.

В зависимости от степени изменчивости свойств систем, выделяются статичные и динамичные системы. Для статичной системы характерно, что её состояние с течением времени остаётся постоянным (например, газ в ограниченном объёме - в состоянии равновесия). Динамичная система изменяет своё состояние во времени (например, живой организм). Если знание значений переменных системы в данный момент времени позволяет установить состояние системы в любой последующий или любой предшествующий моменты времени, то такая система является однозначно детерминированной. Для вероятностной (стохастической) системы знание значений переменных в данный момент времени позволяет предсказать вероятность распределения значений этих переменных в последующие моменты времени. Поведение указанных классов систем описывается с помощью дифференциальных уравнений, задача построения которых решается в математической теории систем.

По характеру взаимоотношений систем с внешней средой, выделяют закрытые и открытые системы.

Закрытые (изолированные) системы физически изолированы от внешней среды. Все статические системы являются закрытыми, что, однако, не исключает присутствия динамических процессов в закрытых системах. В соответствии со вторым законом термодинамики, способность изолированных физических систем поддерживать постоянный обмен веществ и энергии со временем ослабевает, в результате чего система расходует запас энергии, вследствие чего энтропия такой системы стремится к своему максимуму. В таких системах нивелируются различия, а процессы самоорганизации в них невозможны. Второе начало термодинамики предсказывает довольно пессимистический прогноз однородного будущего изолированных систем. Изолированных и закрытых систем в природе фактически не существует. Если проанализировать пример любой из таких систем, то можно убедиться, что не существует абсолютных «изолирующих экранов» сразу от всех форм материи или энергии, что любая система быстрее или медленнее развивается или деградирует. В вечности понятия «быстро» и «медленно» смысла не имеют, поэтому, строго говоря, существуют только открытые системы, близкие к равновесию, условно названные открытыми равновесными системами. С этой точки зрения изолированные и закрытые системы - заведомо упрощённые схемы открытых систем, полезные при приближённом решении частных задач.

Открытые системы характеризуются постоянным обменом вещества и энергии с внешней средой. Так, в биологических организмах доминирует подвижное равновесие при постоянном обмене вещества и энергии со средой. Такие открытые системы избегают энтропии через метаболизм и постоянное поступление информации из внешней среды. Все открытые системы характеризуются самостабилизацией и саморегуляцией. Эти системы оказываются способными на поддержание наличного состояния в результате включения процессов контроля. Негативные обратные сигналы противодействуют поступающей информации из среды, элиминируют возмущения и, таким образом, реставрируют желаемое состояние системы. В открытых органических системах способность на динамическую самостабилизацию желаемого состояния называется гомеостазом. Такие системы характеризует плавное равновесие, поскольку абсорбирование возмущений среды приводит не к первоначальному состоянию, а к новому равновесному состоянию. Самоорганизация и морфогенез представляют наиболее общие процессы системных изменений в эволюции открытых систем. В то время как самостабилизация достигается посредством негативных обратных связей, самоорганизация достигается посредством позитивных обратных связей. Развитие системы (морфогенез) предполагает адаптацию первоначального равновесного состояния внешним возмущениям и, соответственно, достижение нового этапа развития. Возмущения среды вызывают усиление механизмов самостабилизации.

Новая трактовка второго начала термодинамики была предложена . По мысли Пригожина, энтропия - это не просто безостановочное соскальзывание системы к состоянию, лишённому какой бы то ни было организации. Необратимые процессы являются источником порядка. В сильно неравновесных условиях может совершаться переход от беспорядка, хаоса к порядку. Могут возникать новые динамические состояния материи, отражающие взаимодействие данной системы с окружающей средой. Эти новые структуры Пригожин называет диссипативными, поскольку их стабильность покоится на диссипации энергии и вещества. Теории неравновесной динамики и синергетики задают новую парадигму эволюции систем, преодолевающую термодинамический принцип прогрессивного соскальзывания к энтропии. С точки зрения этой новой парадигмы, порядок, равновесие и устойчивость систем достигаются постоянными динамическими неравновесными процессами.

В зависимости от реакции на возмущающие воздействия выделяют активные и пассивные системы. Активные системы способны противостоять воздействиям внешней среды и других систем и сами могут воздействовать на них. У пассивных систем это свойство отсутствует.

По характеру поведения все системы подразделяются на системы с управлением и без управления . Класс систем с управлением образуют системы, в которых реализуется процесс целеполагания и целеосуществления. Примером систем без управления может служить Солнечная система, в которой траектории движения планет определяются действующими во Вселенной законами гравитации.

В прикладных науках, а также в теории и практике управления широко используются классификации систем в зависимости от степени их сложности и организованности. По этим основаниям системы делятся на большие , простые , сложные и организационные . Как правило, когда речь идёт о различных видах систем управления, прежде всего подразумевается именно такое общее их деление.

К организационным системам относятся социальные системы - группы, коллективы, сообщества людей, общество в целом (см. ).

Простыми системами называют системы, состоящие из ограниченного и относительного малого числа элементов с однотипными одноуровневыми связями. Такие системы с достаточной степенью точности могут быть описаны известными математическими соотношениями.

Большими системами называют многокомпонентные системы, включающие значительное число элементов с однотипными многоуровневыми связями. Большие системы - это пространственно-распределённые системы высокой степени сложности, в которых подсистемы (их составные части) также относятся к категориям сложных. Дополнительными признаками, характеризующими большую систему, являются:

• большие размеры;
• сложная иерархическая структура;
• циркуляция в системе больших информационных, энергетических и материальных потоков;
• высокий уровень неопределённости в описании системы.

Сложными системами называют структурно и функционально сложные многокомпонентные системы с большим числом взаимосвязанных и взаимодействующих элементов различного типа и с многочисленными и разнородными связями между ними. Сложные системы отличаются многомерностью, разнородностью структуры, многообразием природы элементов и связей, организационной разносопротивляемостью и разночувствительностью к воздействиям, асимметричностью потенциальных возможностей осуществления функциональных и дисфункциональных изменений. При этом каждый из элементов подобной системы может быть также представлен в виде системы (подсистемы). К сложной можно отнести систему, обладающую по крайней мере одним из следующих признаков:

• система в целом обладает свойствами, которыми не обладает ни один из составляющих её элементов;
• систему можно разделить на подсистемы и изучать каждую из них отдельно;
• система функционирует в условиях существенной неопределённости и воздействия среды на неё, что обусловливает случайный характер изменения её показателей;
• система осуществляет целенаправленный выбор своего поведения.

В кибернетике мера сложности связывается с понятием разнообразия. В частности, из принципа разнообразия следует, что анализ систем (процессов, ситуаций), обладающих определённым разнообразием, возможен лишь с использованием управляющих систем, способных порождать, по крайней мере, не меньшее разнообразие.

Важной особенностью сложных систем, особенно живых, технических и социальных, является передача в них информации , что обусловливает существенные взаимосвязи их свойств. Поэтому значительную роль в функционировании таких систем играют процессы управления. К наиболее сложным видам подобных систем относятся целенаправленные системы, поведение которых подчинено достижению определённых целей, и самоорганизующиеся системы, способные в процессе функционирования видоизменять свою структуру. При этом для многих сложных систем характерно наличие разных по уровню, часто не согласующихся между собой целей.

Системы, содержащие активные элементы (подсистемы), то есть такие элементы, которые имеют возможность самостоятельно принимать решения относительно своего состояния, называются организационными системами (организациями). В организационных системах свойством целеустремлённости обладает как вся система, так и отдельные её элементы. Этим организация отличается от системы, называемой организмом. Между отдельными элементами (органами) организма существует разделение системных функций, но только организм в целом может быть целеустремлённым.

Основными признаками системы, отвечающими дескриптивному определению «система», могут быть: совокупность, связь, объект, подсистема, элемент,структура, организация, управление, цель, функция,функционирование, поведение, эффективность,оптимальность. Дадим их краткое определение.

Под совокупностью можно понимать сочетание, соединение, объединение объектов.

Связь - обязательное свойство элементов системы. Она рассматривается как способ воздействия, взаимодействия или отношение элементов между собой, обусловливающий структуру системы и ее размещение в пространстве и вo времени. Обычно рассматриваются следующие типы связей: материальные

энергетические, информационные. Это понятие характеризует одновременно и строение (статику), и функционирование (динамику) системы. Связь характеризуется направлением (направленные и ненаправленные), силой (сильные и слабые), характером (связи подчинения, равноправные связи), а также местом приложения (внутренние и внешние) и направленностью

процессов в системе и ее частях (прямые и обратные).

Постулируется, что связи существуют между всеми системными элементами, между системами и подсистемами и между двумя и более подсистемами.

Связями первого порядка называются связи, функционально необходимые друг другу. Связи второго порядка -это такие связи, которые являются дополнительными. Как правило, такие связи не являются функционально необходимыми, но они в значительной степени улучшают действие системы. Примером могут служить синергические связи, которые при кооперативных

действиях независимых организаций обеспечивают увеличение их общего эффекта до величины большей, чем сумма эффектов этих же независимо действующих организаций. В том случае, если связи являются излишними или противоречивыми, то они определяются как связи третьего порядка. Избыточность описывает такое состояние системы, когда она содержит

ненужные элементы. Противоречие существует тогда, когда система содержит два объекта, таких что, если один истинен то другой ложен по

определению.

Под объектом понимается то, что существует вне нас, и не зависит от нашего сознания, выступает предметом познания и воздействия.

Подсистема - часть системы, представляющая собой совокупность некоторых ее элементов, и отличающаяся подчиненностью, с точки зрения выполняемых функций. Подсистемы выделяются по функциональным и (или) технологическим признакам. Названием "подсистема" подчеркивается, что такая часть должна обладать свойствами системы (в частности, свойством целостности).

Элемент - часть системы, обладающий некоторой самостоятельностью и имеющий связи с другими частями. Элемент системы при данном рассмотрении объекта не подлежит дальнейшему расчленению, т. е. - это предел разделения системы с точки зрения решения конкретной задачи и

поставленной цели. При исследовании элемента нас должны интересовать только те свойства, которые определяют его взаимодействие с другими элементами. Обычно рассматривают элементы однородного, разнородного и смешанного характера.

Структура - совокупность элементов системы и связи между ними. Это понятие происходит от латинского слова structure, означающее строение, расположение, порядок. Выявление структуры позволяет зафиксировать объект как нечто целое. Структура под воздействием функции во многом определяет свойства системы, в том числе и общесистемные свойства

целостности, иерархичности и интегративности. Она также играет важную роль в функционировании системы, обеспечивая относительную ее устойчивость и способствуя сохранению качественной определенности системы. Со структурой системы тесно связана ее организация, нередко эти понятия отождествляются. Существуют также попытки определить организацию как сложность системы (такой взгляд был характерен для Н. Винера и JI. фон Неймана), хотя понятие организации давно определено каквзаимодействие частей целого, обусловленное его строением .

Это определение ясно показывает отличие и взаимосвязь организации и структуры. Если структура системы отражает ее устойчивые компоненты и связи, то организация – как устойчивые, так и неустойчивые объекты и связи, т.е.организация выражает и структурные, и составные аспекты системы.

На практике часто используют два понятия структуры системы: организационная структура и функциональная структура. Организационная структура понимается как взаимосвязь объектов системы, находящихся на разных уровнях управления.

При этом связь между объектами представляет собой совместное выполнение ими операций по обработке потоковой информации, идущих с верхних уровне управления вниз и на оборот.

Функциональная структура понимается как взаимосвязь объектов системы находящихся, как правило, на одном уровне управления осуществляющаяся путем совместной обработки потоков информации, материальных или энергетических потоков в интересах функционального взаимодействия для выполнения своих задач.

Управление - совокупность информационных воздействий, для достижения поставленных целей.

Цель - область состояний среды и системы, которую необходимо достичь при функционировании системы. По другому, цель - это "желаемое" состояние ее выходов, т.е. некоторое значение или подмножество значений функций системы. Цель может быть заданной как из вне и поставлена системой самой себе; в последнем случае цель будет выражать внутренние потребности системы. Поэтому, вопреки сложившемуся в экономической литературе, так и в исследованиях по теории систем мнению, цели подсистемы, если она, в свою очередь, является целенаправленной

самоуправляемой системой, не могут (и не должны) быть подчинены целям системы, в которую она входит, в силу изначального различия потребностей. Их цели должны быть непротиворечивыми, взаимно не исключающими друг друга, для чего в теории систем разработано немало эффективных процедур,

подробно описанных в соответствующей литературе. Вопреки достаточно распространенному, в частности среди тех, кто разрабатывает и осуществляет социальные реформы, волюнтаристскому взгляду, система может достичь цели не из любого состояния, не при любом начальном условии и тем более не в любой промежуток времени. Чтобы достичь цели, система должна находиться в "области достижимости ".

Основным системообразующим признаком является функция системы. Единого мнения по поводу того, что представляетсобой функция, не сложилось. Анализ научной литературыпозволяет выделить четыре основных группы взглядов на природу ипроисхождение функции системы.

Исследователи первой группы полагают, что функция системы состоит в переработке входов в выходы. Несуразность подобного подхода очевидна: если, например, рассмотреть такую систему, как фирма, выпускающая компьютеры, то ее функцией нужно назвать переработку пластмассы, интегральных схем, идей, энергии и др. в компьютеры. А зачем? Для чего это, в свою очередь, нужно? Практика СССР показала, что подобное понимание функции истощает ресурсы и приводит систему к разрушению.

Вторая точка зрения близка первой и видит функцию в сохранении системы, поддержании ее структуры, т.е. получается, что система должна существовать для того, чтобы существовать.

Третья группа исследователей отождествляет функцию и функционирование системы, определяя вторую как способ или средства достижения цели, как действия, предпринимаемые для этого, однако возможно существование нецелевых систем, осуществляющих функционирование, а значит, и имеющих функцию.

И, наконец, четвертой группой функция рассматривается как смысл существования, назначение, необходимость системы. Именно эту точку зрения и следует признать наиболее близкой к истине, ибо, по определению, функция отражает назначение системы, что исключает и споры по вопросу, каково ее происхождение.

Функция задается системе извне и показывает, какую роль данная система выполняет по отношению к более общей системе, в которую она включена составной частью наряду с другими системами, выступающими для нее средой. Это положение имеет очень важные следствия: импульс к изменению, в том числе и развитию системы, может как генерироваться внутри системы, так и вызываться внешними факторами. Если первое достаточно обосновано еще в рамках материалистической диалектики, то

второе нуждается в логическом обосновании. Во-первых, любое изменение функции, производимое средой, вызывает смену механизма функционирования системы (по определению понятий "функция" и "функционирование"), а это приводит к изменению структуры системы, которое может происходить как в направлении прогресса, так и в направлении регресса. Во-вторых, с усложнением функции в пределах старого строения происходит дифференциация, которая в будущем может вызвать обособление новой части, т.е. развитие системы. Именно то, что функцияопределяет структуру, функционирование и развитиесистемы, дает основание говорить о ней как о главномсистемообразующем факторе.

Немаловажное значение имеет вопрос о соотношении функции и цели системы, особенно для целенаправленных социальных систем, тем более что нередко цель и функция либо отождествляются, либо функцию считают подчиненной цели. По определению, функция отражает назначение системы, ее роль в среде и является объективно обусловленной средой; цель, наоборот,

выражает внутренние потребности системы, имеющей внутренний блок управления, следовательно, об отождествлении цели и функции или подчинении одного другому речь идти не может.

Может утверждаться лишь, что каждая из них в состоянии препятствовать осуществлению другой, или не препятствовать. При этом главенствующая роль принадлежит функции, поскольку именно от нее зависит возможность самого существования системы: если функция не выполняется, влияние среды может быть для системы разрушительным, в то время как обратное

верно не всегда - если система выполняет свою функцию, то недостижение (или достижение) цели, как правило, не несет непосредственной угрозы разрушения. Например, если какая-либо фирма не удовлетворяет потребностей потребителей своей, продукцией (функция), то рано или поздно она разорится. Если же, вполне удовлетворяя потребности, фирма не получает прибыль (одна из возможных целей), она вполне может существовать значительное время.

Конечно, цель оказывает огромное влияние как на структуру, так и на поведение системы и наряду с функцией должна быть признана системообразующим фактором, но при решающей роли функции.

Функционирование - осуществление различных процессов в системе при взаимодействии со средой. Функционирование системы во времени называют ее поведением . Все еще встречающуюся в литературе по теории трактовку поведения как суммы или последовательного набора состояний следует признать неверной, поскольку никакая "сумма" (если вообще можно применять это понятие к качественным категориям) дискретных статических срезов системы не в состоянии показать ее динамические характеристики, одной из которых является поведение (хотя изучение поведения системы

человеком в силу особенностей его мышления происходит так, как подмечено выше, но является отражением законов познающего субъекта, а не познаваемого объекта).

В процессе функционирования система достигает определенного результата - эффекта. Вопрос об эффективности системы, а тем более формализованном ее выражении можно считать до сих пор не разрешенным, хотя определенные высказывания на этот счет имеются.

Поскольку какой бы то ни было эффект (результат), включая, возможно, и достижение какой-либо цели, является продуктом функционирования системы, то эффективность или результативность следует понимать как степень достижения результата, заданного ее функцией, как степень соответствия действительного результата тому, который должен иметь место

при всей полноте выполнения системой своей функции. Иногда оптимум системы отождествляется с эффективностью. В литературе определение оптимума – как экстремума целевой функции системы, - страдает неопределенностью, поскольку неясно, какой экстремум функции - максимум или минимум - имеется в виду. Понятие оптимума системы можно в общем определить следующим образом.

Оптимум системы представляет собой максимально (минимально) достижимое при имеющихся ресурсах значение целевой функции системы.

Таким образом, система может быть эффективной, но не оптимальной; оптимальной, но неэффективной и как эффективной, так и оптимальной.

Как эффективность, так и оптимальность системы сильно зависят от того, насколько эффективны и оптимальны ее подсистемы, и наоборот, однако зависимость здесь не прямая: эффективность функционирования объектов способствует эффективности системы в целом, но не всегда приводит к ней в

силу системного свойства интегративности. Что касается оптимума, то здесь еще более сложная и противоречивая зависимость, которая может быть даже обратной: достижение системой глобального оптимума нарушило бы нормальное функционирование подсистем; а подсистемы не могут одновременно достичь оптимума, ибо это может вывести за допустимые пределы переменные других подсистем.

Дескриптивный подход к определению системы требует также описание основных ее свойств. В качестве общесистемных свойств могут выступать: целостность, иерархичность,интегративность, переходный процесс, устойчивость,управляемость, достижимость, обратная связь,адаптивность, открытость (закрытость).

Дадим краткое описание основным свойствам системы.

Целостность - это общесистемное свойство, заключающееся в том, что изменение любого объекта системы оказывает воздействие на все другие ее объекты и приводит к изменению системы в целом; и наоборот, любое изменение системы отзывается на всех объектах системы; она означает также

преобразование компонентов, входящих в систему, соответственно ее природе.

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. И, наконец, интегративность представляет собой обладание системой свойствами, отсутствующими у ее элементов (верно и обратное - элементы обладают свойствами, не присущими системе).

Реакция системы на какой-либо входной сигнал называется переходным процессом. Переходные процессы систем изображены на рис. 1.2. Эти процессы характеризуются временем переходного процесса Т, величиной

перерегулирования σ (максимальное отклонение Y1 от Y0 за время переходного процесса).

Переходный процесс - это показатель функционирования системы во времени, указывающий как быстро и в какое новое состояние перейдет система в результате появления входного сигнала. Система находится в равновесии, если ее состояние может оставаться неизменным неограниченное время. В системе может быть несколько состояний равновесия.

Под устойчивостью системы понимается ее способность под действием входного сигнала переходить из одного состояния равновесия в другое. На рис. 1.2. переходные процессы I и II соответствуют устойчивой системе, а III - неустойчивой.

Понятие устойчивости связано с величиной воздействия, вызвавшего изменения состояния системы. Надо учитывать предельное значение входного сигнала.

Принцип управляемости выражает необходимость зависимости показателя эффективности, целевой функции от параметров управления системой (входных сигналов).

Достижимость означает что параметры, как самой системы, так и ее среды должны достичь определенных значений.

Обратная связь означает получение информации о результате управления. Обратная связь может быть отрицательной и положительной.

Отрицательная обратная связь характеризуется тем, что выходной сигнал, воздействующий на вход системы, имеет противоположный знак по отношению к входному, вызывающему изменение состояния системы. Системы с отрицательной обратной связью обычно предназначены для

поддержания ее в устойчивом состоянии.

Положительная обратная связь характеризуется тем, что выходной сигнал, подаваемый на вход в качестве обратной связи, имеет одинаковый знак с входным сигналом. Системы с положительной обратной связью неустойчивы.

Свойством адаптивности обладает система, имеющая управление с обратной связью, которая отличается наличием специального адаптивного механизма накапливающего и анализирующего информацию о прошлых управленческих ситуациях, вырабатывающего новое поведение. Адаптивное управление присуще сложным системам, которым в процессе управления приходится изменять программы и стратегии поведения путем обучения.

Теория адаптивного управления пока не получила большого развития, в следствие чрезвычайной сложности формирования процессов обучения.

Открытость - означает, что система имеет связь со средой.

Закрытость – система не имеет связи со средой.

Классификация систем

Системы могут быть разделены на классы по различным признакам. На рисунке 1.3 представлена классификация систем по наиболее общим признакам:

− по природе элементов;

− по происхождению;

− по степени сложности;

− по характеру поведения;

− по степени автоматизации управления;

− по приспособленности к среде;

− по отношению к среде;

− по длительности существования;

− по изменению свойств;

− по характеру реакции на воздействие среды.

Физические системы состоят из изделий, оборудования и машин и, вообще, из естественных или искусственных объектов. Этим системам могут быть противопоставлены абстрактныесистемы, которые не имеют прямого аналога. В абстрактных системах свойства объектов, которые могут существовать только в уме исследователя, представляют символы. Это могут быть: языки (естественные и искусственные), системы исчислений и т.п. Идеи, планы гипотезы и понятия, находящиеся в процессе исследования, могут также быть представлены как абстрактные системы.

Естественные системы - это системы, которые существуют реально, например: механические, биологические, эргодические (человеко-машинные). В свою очередь, искусственные системы являются продуктом человеческого труда и ума.

Разделение систем на простые и сложные является условным.

Мы будем относить к разряду сложных систем те, для которых характерны следующие признаки:

Наличие большого количества взаимодействующих между

собой элементов;

Возможность разбиения системы на подсистемы;

Сложность функционирования системы;

Наличие управления (обработки потоков информации);

Наличие взаимодействия с внешней средой и

функционирование в условиях воздействия случайных факторов.

Рисунок 1.3 Классификация систем управления

Любую сложную систему в соответствии с кибернетическим подходом к исследованию систем можно рассматривать как систему управления , состоящую из двух или более систем. При этом одна из них является управляющей системой , а другая управляемой системой . Адаптивная система - это система, которая способна

приспосабливаться к внешнему воздействию, или, другими словами, в которой происходит непрерывный процесс обучения или самоорганизации.

Системы существуют в определенной окружающей среде и обусловливаются ею. Открытые системы обмениваются с окружающей средой веществом или энергией регулярным и понятным образом. Деловая деятельность в основном происходит в обстановке открытой системы.

Противоположностью открытым системам являются закрытые системы, у которых отсутствует взаимодействие с внешнейсредой, или которые действуют с относительно небольшимобменом энергией или веществом с окружающей средой. Лучшийпример частично закрытой системы в деловом мире - монополия,процессы и продукты которой защищены патентами или другимисредствами. Отсутствие конкуренции может позволить монополии

действовать менее открытым способом. Сделанные человеком системы являются закрытыми, если они характеризуются как полностью структурированные. Конструирование деловых систем имеет целью переход к открытым системам. Эта цель достигается с помощью обратной связи. Системы, сделанные человеком, могут быть также адаптивными.

Постоянная система - это естественная система, но на практике довольно часто некоторые искусственные системы относят к постоянным системам.

Стабильная система - это система, свойства которой не меняются во времени. В том случае, если изменения все-таки имеют место, то они носят циклический характер.

Пассивные системы не оказывают ответного воздействия на среду. В случае, если ответная реакция имеет место, то такая система является активной.

Как видно из рисунка 1.4, каждая управляемая система в свою очередь может быть представлена системой управления состоящей из управляющей и управляемой систем. Таким образом, любую сложную систему можно рассматривать каккомплекс вложенных друг в друга систем управления . Образно говоря, сложная система - это «матрешка», число, вложений в

которую зависит от целей исследования системы. Они конкретно определяют, какую по счету управляемую систему не следует далее

представлять системой управления с двумя составляющими - управляющей и управляемой.

Функционирование сложной системы как системы управления, состав которой показан на рисунке 1.4, можно представить в виде процесса управления, состоящего из последовательности следующих четырех системных операций:

− операции прогноза;

− операции принятия решения;

− операции планирования;

− операции регулирования или оперативного управления,

состоящей в свою очередь из операций контроля (учет и анализ

выполнения мероприятий плана) и управляющего воздействия в

интересах выполнения плана.

Рисунок 1.4 – Состав системы управления

В общем случае процесс управления является циклическим процессом (рисунок 1.5). Это значит, что каждая из четырех операций может выполняться в цикле в зависимости от возможностей состава системы – количества элементов и их свойств, и воздействия окружающей среды.

Первый цикл - повторение операции контроля до тех пор, пока не обнаружено отклонение мероприятий от плана.

Второй цикл - в случае обнаружения отклонений от плана повторяется операция управляющего воздействия, затем снова выполняется операция контроля.

Третий цикл - повторение операции планирования - корректировки старого плана так, чтобы операция оперативного управления в целом оставалась эффективной. При этом вначале выполняется операция принятия решения.

Четвертый цикл - повторяется операция принятия решения на разработку нового плана, если корректировка старого плана не принесла успеха. При этом, как правило, выполняется и операция прогнозирования.

Рисунок 1.5 – Циклический процесс управления

Такое циклическое повторение характерно для всех сложных систем, нас окружающих. Отличия могут заключаться лишь в той или иной конкретной детализации состава циклов. Теперь несколько слов о простых системах. Главной отличительной чертой простой системы является, как правило,

небольшое количество элементов в составе системы и отсутствие управления.

При большом количестве элементов простые системы называются большими системами .

Состояние простой системы не может меняться (структура, элементы) поскольку отсутствует управление, то есть, нет управляющей части. Состояние простой системы изменяется только под воздействием внешней управляющей системы, когда простая система превращается в управляемую, но не в систему управления.

В отличие от управляющей системы, обрабатывающей информационные потоки, простая система, превращенная в управляемую, обрабатывает материальные или энергетические потоки. На практикетакими системами является различное оборудование,управляемое людьми или автоматами. Подобные системы могутвходить в качестве элементов в состав систем управления,примером которых являются такие сложные системы какпредприятия текстильной или легкой промышленности. Этипредприятия полностью соответствуют определению сложнойсистемы, а значит, системы управления, структура которойопределяется информационными, материальными иэнергетическими связями.

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.

Системные признаки, свойства, характеристики. Основные положения системного анализа. Особенности анализа редких событий Системное мышление и управление. Эффективность функционирования и развития систем. Основные принципы системного управления. Энтропийные закономерности.

СИСТЕМНЫЕ ПРИЗНАКИ, СВОЙСТВА, ХАРАКТЕРИСТИКИ

Общесистемные закономерности - это закономерности, характеризующие принципиальные особенности построения, функционирования и развития сложных систем.

Поскольку не существует достаточно корректного определения системы, анализ различных системных понятий показывает, что существует несколько основных признаков, свойств и характеристик, которыми должен обладать объект или явление, чтобы их можно было считать системой .

Прежде всего, это признаки целостности и членимости. Основным здесь является признак целостности, так как система рассматривается как единое целое, состоящее из взаимодействующих и (или) взаимосвязанных элементов.

Целостность - первичность целого по отношению к частям, появление у системы новой функции, нового качества, органично вытекающих из составляющих ее элементов, но не присущих ни одному из них, взятому изолированно. Под целостностью понимают внутреннее единство и принципиальную несводи- мость свойств системы к сумме свойств составляющих ее элементов. Целостная система определяется как множество элементов {к R с фиксированным свойством R

S - предикат «...быть системой*.

Наличие це,юстности подразумевает, что изменение состояния любого элемента системы оказывает воздействие на другие элементы и может вести к изменению состояния всей системы. Поэтому часто невозможно провести декомпозицию системы так, чтобы не потерять ее интегративных свойств.

• Ко второй группе относятся признаки наличия устойчивых связей (отношений) между элементами системы, превосходящих по своей силе (мощности) связи этих элементов с элементами, не входящими в данную систему. Следует учитывать, что среди любых связей главные - системообразующие. Их формирование определяет интегративные свойства системы, ее специфику. При этом отдельные свойства ряда элементов могут усиливаться, а другие подавляться. Однако степень подавления, как правило, никогда не бывает полной, в связи с чем при формировании системы возникают не только «полезные» функции, обеспечивающие эффективность большинства состояний и сохранение качественных особенностей, но и дисфункции, негативно влияющие на функционирование системы. Но с системных позиций определяющими являются лишь существенные связи, определяющие интегративные свойства.
• Третья группа признаков определяет наличие интегративных свойств (качеств), присущих системе в целом, но отсутствующих у элементов. Интегративные свойства обусловливает тот факт, что свойства ее, несмотря на зависимость от свойств элементов, не определяются ими полностью. Интегративное свойство - это то новое, что формируется при согласованном взаимодействии объединенных в структуру элементов и чем элементы до этого не обладали.

Возникновение новых качеств (связей, свойств) при объединении элементов в подсистемы, а подсистем в систему носит название эмерджентности.

Эмерджентность - степень несводимое™ свойств системы к свойствам элементов, из которых она состоит. Это свойство, обусловливающее появление новых качеств, не присущих элементам, входящих в состав системы. Сущность эмерджентности заключается в накоплении и усилении одних свойств компонентов одновременно с нивелированием, ослаблением и скрытием других свойств за счет их взаимодействия. Поэтому оказывается невозможным предсказать свойства системы в целом, разбирая и анализируя ее по частям.

Каждый элемент системы к , как правило, обладает совокупностью собственных свойств (состояний , режимов функционирования , поведенческих возможностей и т.п.) О Однако количество свойств системы N всегда больше, чем сумма свойств отдельно взятых элементов 0 этой системы. При этом у системы появляется

новых, особых системных свойств, обеспечивающих ее целостность (интегра - тивность) - внутреннее единство и несводимое™ свойств системы к сумме свойств, составляющих се элементов. Хотя свойства сложных систем не сводятся к сумме свойств элементов, они имеют важную особенность своего развития: элементы их с течением времени приобретают все более специализированные функции при одновременном возрастании целостности и устойчивости исходной системы. Этим тоже определяется наличие интегративных свойств (качеств), присущих системе в целом.

Одним из системных признаков является неаддитивность , поскольку свойства изучаемого объекта невозможно свести к свойствам его частей, а также вывести только на их основании.

Неаддитивность - принципиальная несводимое™ свойств системы к сумме свойств состаатяющих её компонентов. Поэтому попытка оценить эффективность системы Э с в виде суммы взвешенных частных эффективностей ее компонентов Эi является грубым приближением и справедлива только для вырожденной системы, распавшейся на отдельные элементы. Только тогда становится справедливым равенство, определяющее физическую аддитивность".

к(- нормированные коэффициенты, учитывающие «вклад» каждого /-го компонента в эффективность системы -

Четвертая группа - это признаки, характеризующие наличие в системе определенной организации , что проявляется в снижении неопределенности (энтропии), охватывая только те свойства элементов, которые связаны с процессами сохранения и развития целостности, т.е. существования системы. Организация возникает в том случае, когда между элементами (объектами, явлениями) возникают закономерные устойчивые связи или (и) отношения, актуализирующие одни свойства элементов и ограничивающие другие. Организация проявляется в структурных особенностях системы, сложности, способности развития и сохранения системы. Организованность системы является более высокой ступенью ее упорядоченности. Для повышения организованности и самоорганизации необходимо извне или изнутри (из подсистем) получить дополнительную энергию и негэнтропию.

Свойство системы определяет ее отличие или сходство ее с другими системами, проявляющееся при их взаимодействии.

Характеристика - то, что отражает некоторое свойство системы.

Свойства системы порождаются ее структурными закономерностями. В зависимости от вида организации из комбинации элементов и их связей можно образовать различные структуры.

В хорошо организованной системе взаимодействия структурных элементов /ь h> > tm системы S взаимосогласованы, целенаправленны и синхронизированы на достижение общей цели. Потенциал 0(5) такой системы больше суммы потенциалов всех составляющих элементов (подсистем)

Таким образом, структурные закономерности это наиболее общие закономерности, которые порождают свойства системы как целого.

Одним из основных системных свойств является иерархическое строение системы. Ото связано с потенциальной членимостью системы и наличием для каждой системы многообразия связей и отношений. Иерархическое строение может быть присуще и отношениям (связям), так как они тоже могут быть разложены на элементарные, и на этой основе сформирована система более низкого уровня. В результате система выступает как сложное иерархическое образование, в котором выделяются различные уровни и типы взаимосвязей.

Иерархия - принцип структурной организации многоуровневых систем, состоящий в упорядочении взаимодействий между уровнями и предусматривающий подчиненность системы надсистеме (гиперсистеме) и подсистемы - системе. При этом каждый компонент системы может рассматриваться как система (подсистема) более широкой глобальной системы. Цель каждого элемента нижнего уровня - подчинение цели более высокого уровня. Только тогда сложная иерархическая система может функционировать как единое целое. На рис. 3.1 схематично представлена иерархическая система, в которой подлежащие детальному исследованию системы A t А 2 , А$ входят в надсистсму (гиперсистему) D. Система А состоит из трех подсистем В { , В 2 , By Если исследователя заинтересуют характеристики одной из подсистем, например, В } то уже В будет исследуемой системой, y-fi - ее надсистемой (гиперсистемой), a Q, С2, С3 - подсистемами.

Рис. 3.1.

В результате иерархического строения появляется возможность последовательного включения систем более низкого уровня в системы более высокого уровня. Иерархия систем хорошо иллюстрируется древовидными структурами теории графов. Понятие уровень употребляется в нескольких значениях.

Во-первых, уровень трактуется в организационном плане.

Например, уровень организации работ Системного оператора (ЦДУ) по типам решаемых задач существенно отличается от задач, решаемых на уровне РДУ и уровне диспетчерских служб потребителей.

Во-вторых, уровнем фиксируется определенная общность законов функционирования, единство пространственно-временной топологии построения компонентов системы. С этих позиций любой производственный объект может рассматриваться на технологическом, информационно-управленческом, экономическом, социальном или иных уровнях. Уровни такого типа принято называть стратами. Стратифицированное представление можно использовать как средство последовательного углубления представлений о системе, ее детализации. Идея стратификации и Si с заданными на них отношениями R и /?2 считаются изоморфными, если:

а) их элементы попарно взаимооднозначно соответствуют друг другу;

б ) если некоторое подмножество элементов первой системы связано отношением /?!, то подмножество соответствующих элементов второй системы связано отношением Ri и наоборот.

Например. между элементами Х, *2 и у у, У 2 первой системы Si существуют отношения R. Аналогично во второй системе Si соотносятся Rj соответствующие им элементы (рис. 3.4, а).

Рис. 3.4.

Наличие изоморфизма двух анализируемых систем и Si означает, что если система S является изоморфной системе Si, то S может рассматриваться как

модель M(S) системы Si и наоборот. Тогда изучение свойств системы 5*2 сводится к изучению свойств модели системы S - M(S{) или к использованию ее известных свойств.

Например, изоморфной является структура радиальной электрической сети, обеспечивающая питание группы разнородных потребителей.

Практика показывает выполняется некоторое отношение R t то для соответствующих элементов второй системы выполняется соответствующее отношение Ri (рис. 3.4, б).

При гомоморфизме аналогия между двумя системами меньше, чем при изоморфизме, сходство с оригиналом неполное, а реальная система может иметь различные гомоморфные ей модели. Таким образом изоморфизм является частным случаем гомоморфизма.

Такие показатели, как количество элементов (объем оборудования), составляющих систему; структура связей между ними; квалификация персонала, осуществляющего создание системы, ее монтаж, наладку, эксплуатацию; удобство эксплуатации и т.п. уже дают интуитивное представление о сложности системы , которая является одной из основных системных характеристик. Объективная характеристика сложности системы зависит от качественных и количественных различий компонентов и связей системы (ее разнообразия).

Сложность:

• 1) относительное понятие, зависящее от уровня исследования (анализа) системы;
• 2) характеристика системы, нелинейно зависящая от множества составляющих ее элементов (подсистем), качественных различий между ними, количества, вида и формы связей;
• 3) свойство, обусловленное внутренней закономерностью системы, которое определяет ряд наиболее существенных ее параметров, включая пространственную структуру и свойства протекающих в этой структуре процессов.

Сложные системы нельзя описать на языке простых законов. Сложность в большей степени зависит от разнообразия элементов и связей, чем от их количества. Число элементов, сила межэлсментных связей, их локализация могут неконтролируемо меняться, что делает поведение сложных систем плохо предсказуемым. Опыт наблюдения за реальными объектами показывает, что они функционируют в условиях действия большого количества случайных факторов. Поэтому предсказание поведения сложной системы может иметь смысл только в рамках вероятностных категорий. Для ожидаемых событий могут быть указаны лишь вероятности их наступления, а относительно целого ряда величин приходится анализировать законы распределения, средние значения, дисперсии и другие вероятностные характеристики.

Для изучения процесса функционирования каждой конкретной сложной системы с учетом случайных факторов необходимо иметь достаточно четкое представление об источниках случайных воздействий и надежные данные об их количественных характеристиках. Поэтому расчету или теоретическому анализу, связанному с исследованием сложной системы, предшествует накопление статистического материала, характеризующего поведение отдельных элементов и системы в целом в реальных условиях эксплуатации.

В большинстве исследований различают:

• - структурную, или статическую сложность, определяемую структурой и связностью элементов и подсистем;
• - динамическую сложность (сложность поведения) системы во времени;
• - эволюционную сложность (сложность развития), включающую качественно различные состояния, стадии, фазы, этапы и уровни развития системы.

Сложность системы определяет и нелинейность се переменных параметров, структуры, связей. Нелинейность приводит к тому, что многие переменные зависят не только от времени, но и являются функциями других переменных, влияют друг на друга. Поэтому одна из задач оптимизации системы - достижение максимальной организованности при той же сложности или уменьшение сложности при данном уровне организованности. В процессе познания любой системы необходимо ставить вопросы, яатяющиеся критериальными парами, взаимосвязи которых представлены на рис. 3.5.

Рис. 3.5.

Система, состоящая даже из относительно небольшого количества элементов способна обладать большой динамической сложностью. Следует учитывать, что появление даже одного дополнительного элемента может привести к созданию множества дополнительных связей. Причём добавление каждого последующего элемента увеличивает количество связей в большей степени, чем при добавлении предыдущего.

Например, имеется два элемента А и В. Здесь возможны только две связи и два направления (рис. 3.6, а).

Добавление ещё одного элемента С увеличивает число возможных связей до 6 (рис. 3.6, 6 ). Если два элемента А и В вступают в коалицию, и она начинает влиять на С, то число связей увеличивается до 8 (рис. 3.6, в). А если таких коалиций может быть 3 (АВ, АС, ВС), то число связей достигнет 12.

Формальное понятие сложности можно представить следующим образом.

Пусть имеется п типов элементов и к - число элементов каждого типа. Для каждого типа элементов методом экспертных оценок или интуитивно (с учетом накопленного опыта) устанавливается величина сложности элемента, измеряемая некоторым числом sy. Тогда сложностью s системы, состоящей из элементов со сложностью Sj (/" = 1, 2, я), будем называть величину

kj (j - [, 2, m) - число элементов /-го типа, входящих в систему.

Рис. 3.6.

Так как при наличии пк = L элементов в системе максимальное число связей между ними N = L(L -1), то при достаточно большом L число фактических

связей - N При этом относительное число реализованных связей а = .

Тогда сложность системы оценивается как

где

v - коэффициент, учитывающий сложность связей по сравнению со сложностью элементов системы.

Есть немало предложений по представлению большой технической системы в виде «черного ящика». Однако еще С. Лем 1 в «Сумме технологии» отмечал: черный ящик нельзя запрограммировать с помощью алгоритма.

Алгоритм:

• 1) раз и навсегда составленная программа действий, в которой все заранее предусмотрено;
• 2) точное, воспроизводимое, поддающееся исполнению предписание, определяющее - шаг за шагом, - каким путем надлежит решать поставленную задачу.

Имея алгоритм некоторого процесса, можно исследовать - в заданных границах - все последовательные фазы, все этапы этого процесса.

Применительно к очень сложным системам подобное исследование невозможно. Черный ящик, как очень сложная система, не поддается описанию; алгоритм его никому неизвестен и не может быть известен, его действия имеют вероятностный характер, и, значит, поставленный дважды в одну и ту же ситуацию, он вовсе нс обязан поступать одинаково. Кроме того - и это, наверное, самое важное, - черный ящик есть машина, которая учится на собственных ошибках в процессе предпринимаемых ею конкретных действий.

1 Лем С. Сумма технологии. М.: Изд-во ACT; СПб.: Terra Fantastica, 2002. 668 с.

Реальная сложность проблемы не позволяет замкнуться и в вероятностных схемах. Даже там, где имеются системы с высокой степенью организации, весьма малые структурные изменения могут вызвать значительные перемены, далеко не всегда сопровождающиеся положительными последствиями. Поэтому можно отметить, что простых систем в действительности не существует. Однако на практике этой сложностью можно пренебречь, если она не влияет на то, что нас интересует. В современной теории систем эта процедура называется - выделение уровня исследования : исследователь переходит от исходной системы, имеющей бесконечно сложную структуру, к модели , структура которой содержит ограниченное число связей и переменных. Все исследование сводится к выявлению существенных перемешцдх и одновременному (научно обоснованному) отбрасыванию несущественных.

Одной из характеристик сложности может быть способность системы к самоорганизации.

Самоорганизация - свойство системы изменять свою внутреннюю структуру и функцию для адаптации к воздействию окружающей среды. Самоорганизация связана с образованием новой структуры и снижением энтропии системы. Порядок в системе может поддерживаться не только управлением из единого центра, а и с помощью самоорганизации.

Самоорганизующиеся системы делают возможной адаптацию к окружающей среде, и именно такие системы гибки и устойчивы к возмущениям внешних условий. Самоорганизация выражается в возможности прогнозировать изменения структуры и функций системы при выборе цели с адаптацией к окружающей среде и выполнять управление с определенной целью. В самоорганизующихся системах фиксируется опыт о прошлом, настоящем и возможном будущем, как системы, так и окружающей среды. На основании этих знаний формируются прогнозы будущего, которые определяют стратегические цели и траектории движения к ним. Самоорганизующиеся системы наследуют «родовые признаки» и приобретают новые свойства, адекватные изменениям внешней среды, в том числе путем мутации, что свидетельствует о творческой сущности природы в се эволюции.

Основоположниками современной теории самоорганизации систем считаются лауреат Нобелевской премии И. Пригожий и Ю А. Урманцев, которыми показано, что только в диссипативных системах возможно возникновение новых структур и, следовательно, самоорганизация. Основным признаком диссипатив- ности системы и ее самоорганизации является необратимость процесса, происходящего в системе.

Если система физическая, то благодаря диссипации (рассеянию энергии или переходу энергии движения в тепловую) процессы, происходящие в ней, необратимы.

Если система социальная, экономическая и т.п., в ней не вводится классическое понятие энергии. Необратимость происходящего в таких системах процесса - условна. Диссипативность в них понимается в более широком смысле, чем простое рассеяние энергии, а именно как свойство, отвечающее за необратимость происходящих процессов. С этой точки зрения рассеяние энергии (диссипация) - частное проявление данного свойства в физических системах.

Необратимость процесса является главным свойством самоорганизации системы, так как только при необратимых процессах, происходящих в системе, возможна ее самоорганизация и снижение энтропии. В обратимых процессах, характерных для консервативных систем, самоорганизация невозможна, и энтропия всегда постоянна или растет.

Рассмотрим систему А , взаимодействующую с внешней средой и выполняющую возложенную на ее функцию. Другая система - В контролирует качество работы системы А, путем оценки тех воздействий, которые внешняя среда оказывает на систему А. Если воздействия внешней среды на систему А находятся в допустимых пределах, зафиксированных в памяти системы В, она выдает подтверждающий сигнал. В противном случае система В вырабатывает команды, способные изменять значения параметров некоторых элементов и (или) структуру за счет разрыва некоторых связей или включения новых, отключения ненужных в данный момент или включения резервных элементов системы А. Процесс последовательного изменения свойств системы А заканчивается попаданием воздействий внешней среды уже в допустимые пределы параметров функционирования системы А. Это означает, что качество работы системы А удовлетворяет заданным требованиям, и свойства ее не подлежат дальнейшему изменению до тех пор, пока условия внешней среды вновь не выйдут за допустимые пределы, тогда процесс управления продолжится.

Такой подход позволяет объединить системы А и В в единую систему. Если в этой новой системе процессы последовательного изменения свойств, параметров, показателей за конечное время приводят к тому, что воздействия внешней среды попадают в допустимые пределы, то эта система называется самоорганизующейся. Другими словами, самоорганизующимися называют такие системы, которые за счет изменения своих свойств обладают способностью устойчиво сохранять характер взаимодействия с внешней средой, несмотря на возможные изменения внешних и внутренних факторов.

Одним из условий существования любой системы является ее устойчивость к возмущающим воздействиям, которым она постоянно подвергается. Термин устойчивость, как и многие другие термины теории систем многозначен и представляется в нескольких редакциях в зависимости от вида системы и ее состояния, цели исследования и других факторов и параметров.

Устойчивость:

• 1) способность системы сохранять динамическое равновесие со средой как способность к изменению и адаптации;
• 2) способность системы реагировать на возмущения внутренних и внешних параметров, сохраняя одно и то же, или близкое к нему состояние (поведение), на протяжении определенного периода времени;
• 3) способность системы самостоятельно поддерживать свой гомеостазис.

Увеличение устойчивости иногда прямо связано с увеличением сложности

системы (общего числа элементов и их резервированием), усложнением реакции на возмущения. Для ясности изложения вводятся понятия классической (по A.M. Ляпунову !) и структурной устойчивости. Первое используется в задачах исследования результатов внешних воздействий на фиксированные системы, второе - для выявления качественных изменений в траекториях движения (поведении) системы при изменениях ее структуры.

В функционировании и трансформации нелинейных систем с неустойчивым равновесием (или в области неустойчивого равновесия) важную роль играют случайные события. При этом даже ничтожное по своему значению и величине событие из-за положительной нелинейной обратной связи может вызвать существенные и неожиданные по своей эффективности воздействия (часто отрицательные) на систему. В точках бифуркации начинается процесс ветвления возможных

1 Александр Михайлович Ляпунов (1857-1918) - русский математик и механик, академик Петербургской АН, в фундаментальной работе «Общая задача об устойчивости движения» он всесторонне рассмотрел проблему устойчивости движения систем с конечным числом степеней свободы.

путей развития системы, прогноз хода которого с достаточной точностью невозможен. Эти вопросы находят отражение в «теории хаоса».

Часть параметров системы являются системными (основными, жизненно важными). Они могут быть не только количественными, но и качественного характера. От их значения зависит ответ на вопрос: возможно ли длительное, устойчивое существование системы, ее живучесть , сохранение ее гомеостаза.

Гомеостаз - функциональное состояние системы, при котором обеспечивается поддержание динамического постоянства в допустимых пределах жизненно важных функций и параметров системы при изменениях внутренней и внешней среды. Он сохраняет жизненно важные функции и параметры, поддерживая тем самым существование самой системы с интегративными свойствами. Предполагается, что гомеостаз достигается за счет действия систем управления. В более широком смысле можно говорить о наличии гомеостаза при резервировании элементов системы.

Влияние изменения жизненно важных параметров на систему неодинаково и зависит от множества факторов внешнего (состояние среды, связи с другими системами) и внутреннего (диапазон изменений параметров) характера. Как уже отмечалось (раздел 2), последовательная смена состояний системы, связанная с изменением параметров режима и (или) параметров системы во времени, определяет ее поведение.

Пример. Определим (рис. 3.7) область допустимого изменения общесистемного параметра X как {а, 0}.

Рис. 3. 7.

Пока его значение не выходит за пределы а X

При выходе X за пределы области системного гомеостаза (пунктир на рис. 3.7) система утрачивает свое интегративное качество, и по определению при / > *5 перестает существовать. Однако критические значения частных компонент общесистемного параметра X могут принимать значения {у > а, 6 частичного гомеостаза у X X или 5 X 0 система обычно переходит в новое качественное состояние, но не прекращает существовать как целое. Это происходит в диапазонах времен {/,/ 2 } и {/ 3 ,/ 4 }.

Приближение системных параметров к предельно допустимым значениям (области А и В на рис. 3.7) может порождать ситуацию системного кризиса - стадии жизни системы, когда длительное дальнейшее функционирование системы оказывается под вопросом.

Системный кризис может привести к распаду, разрушению и даже прекращению существования системы, если вовремя не принять соответствующие меры. Здесь система вступает в зону бифуркации и будущее ее состояние становится непредсказуемым. Под влиянием малейших флуктуаций даже какого-либо одного фактора, внутреннего или внешнего, она может начать процесс случайного движения в нескольких альтернативных направлениях, крайние из которых - возврат в нормальное состояние или прекращение существования.

В качестве иллюстрации на рис. 3.8 приведены траектории движения системы с точками возможной бифуркации .

Рис. 3.8.

Под действием ряда факторов в некоторой точке р, происходит разветвление траектории движения системы. В этой точке система сама принимает решение и случайным образом выбирает новое направление своего дальнейшего движения до следующей точки бифуркации pj+. Там снова происходит выбор и процесс повторяется. Точно предсказать моменты бифуркаций и результаты выбора направления движения невозможно ни при каком сколь угодно глубоком и полном знании системы, ни при каком сколь угодно длительном наблюдении за ее поведением.

Особый вид кризисов представляют собой внезапные, резкие, лавинообразные изменения параметров систем из-за дезорганизующих внешний воздействий или внутренних противоречий. Сущность любого скачкообразного преобразования заключается в таких резких изменениях отдельных структурных элементов системы (или системы в целом), которые приводят к внезапному изменению путей ее дальнейшего развития. Некоторые формы таких скачков рассматриваются как катастрофы (штрих-пунктир на рис. 3.7).

Лавинообразный процесс (рис. 3.9) обусловлен накоплением факторов (энергии) деградации еще до возникновения «взрыва*. Постоянно накапливаемая энергия деградации образует негативный фон Э Н ф. После превышения энергией деградации значения Э Н фл при / л происходит интенсивное, лавинообразное развитие процесса, которое в момент / в достижения величины Э Н ф„ приводит к катастрофе («взрыву*). Частным случаем развитием лавинообразного процесса является экспоненциальный рост , который обладает характерным свойством, называемым «время удвоения *. Время удвоения - интервал, за который происходит удвоение значения соответствующей переменной величины системы.

Катастрофа, «взрыв»

Пороговое значение энергии деградации

Рис. 3.9. Развитие лавинообразного процесса за счет накопления негативного фона деградации

Пример. Экспоненциальный рост нагляден при сравнении его с некоторым пределом. Предположим, что один из системных параметров, начиная со значения Я - 0,1. удваивается каждый год (табл. 3.1).

Таблица 3.1

Кризисный уровень этого системного параметра примем П кр = 10,0. Быше его конфликтные взаимодействия между его ростом и принятым ограничением становятся существенными. Для более наглядной иллюстрации при построении зависимости Я(/) масштаб следует выбирать так, чтобы кризисный уровень находился примерно на середине вертикальной оси, поскольку при этом наглядно видно крутизну кривой и «взрывной* характер процесса.

Если внутри системы наблюдается напряженное состояние, то достаточно появления спускового (три герного) механизма , способного перевести систему в другое состояние. В зависимости от величины напряженности требуется разный уровень спускового механизма для освобождения внутренней энергии системы и ее преобразования.

Примерами развития аварийных лавинообразных процессов в электроэнергетике, приводящих к нарушению ее устойчивости, являются «лавина напряжения» и «лавина частоты*.

Чтобы остановить любой лавинообразно развивающийся процесс необходимо выполнить четыре основных условия:

• 1) уменьшить рост (снижение) определяющего системного параметра;
• 2) уменьшить время нахождения определяющего параметра в критических областях А и В (см. рис. 3.7);
• 3) повысить вероятность результативного воздействия на определяющий параметр при приближении к области системного гомеостаза а р (см. рис. 3.7);
• 4) эффективно прогнозировать поведение определяющего параметра.

В эволюции развития сложных систем существенную роль играет системная интеграция. Она основана на механизме отбора, сохраняющем, координирующем и усиливающем те связи и отношения, которые увеличивают структурное и функциональное соответствие элементов системы, разрушая и ослабляя неустойчивые соотношения. При этом наблюдается совершенствование организации системы и ее структуры, что, как правило, сопровождается изменением (часто увеличением) количества элементов и разнообразия связей с окружающей средой. Такое явление представляется как системный прогресс.

Системный прогресс характеризуется возникновением структурных и функциональных изменений, ведущих к совершенствованию организации системы. Он состоит в увеличении количества полезной информации, заключенной в ее структуре и может сопровождаться усложнением организации, хотя процесс развития социальных структур, научных теорий часто приводит к их упрощению. Однако в целом продвинутые системы в виде современных технологий, экономики, общественных структур обычно становятся сложнее.

Резюмируя приведенные рассуждения, отметим, что изучаемый объект представлен в данном исследовании как система, если он идентифицируется по признакам членимости, целостности, связанности и неаддитивности, а само исследование относится к классу системных, если оно процедурно строится без нарушения положений этих признаков.