Меню
Главная
УСЛУГИ
Авторизация/Регистрация
Реклама на сайте
Межотраслевая целеустремленная система "уголовное судопроизводство –...Механизм — целенаправленно функционирующая системаРасстройства целенаправленных действийСамоэффективность как субъективный механизм регуляции...Преобразование института целенаправленного воздействия государства на...
Сложность системыКлассификации системСложностьСложностьКреатемы на оси сложности
 
Главная arrow Информатика arrow Теория информационных процессов и систем
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >

Целенаправленные, целеустремленные системы

При изучении экономических, организационных объектов важно выделять класс целенаправленных, или целеустремленных, систем [1]. В этом классе, в свою очередь, можно выделить системы, в которых цели задаются извне (обычно это имеет место в закрытых системах), и системы, в которых цели формируются внутри системы (что характерно для открытых, самоорганизующихся систем).

Закономерности целеобразования в самоорганизующихся системах рассматриваются ниже. Методики, помогающие формировать и анализировать структуры целей, рассмотрены в гл. 5.

Классификации систем по сложности

Существует несколько подходов к разделению систем по сложности.

Вначале термины "большая система" и "сложная система" использовались как синонимы. Некоторые исследователи связывали сложность с числом элементов. Так, У. Р. Эшби считал, что система является большой с точки зрения наблюдателя, возможности которого она превосходит в каком-то аспекте, важном для достижения цели.

При этом один и тот же материальный объект в зависимости от цели наблюдателя и средств, имеющихся в его распоряжении, можно отображать или не отображать большой системой и, кроме того, физические размеры объекта не являются критерием отнесения объекта к классу больших систем.

Н. П. Бусленко предложил в силу отсутствия четкого определения отнесения системы к разряду больших и относительной условности этого понятия связывать понятие большая система с тем, какую роль играют при изучении системы комплексные общесистемные вопросы, что, естественно, зависит от свойств систем и классов решаемых задач [2].

Этой точки зрения придерживались и авторы первого в нашей стране учебника по теории больших систем управления [3].

Для сфер биологических, экономических, социальных систем иногда понятие большой системы связывали в большей мере с важными для таких систем понятиями эмерджентности, открытости, активности элементов, в результате чего такая система обладает как бы "свободой воли", нестабильным и непредсказуемым поведением и другими характеристиками развивающихся, самоорганизующихся систем.

Б. С. Флейшман за основу классификации принимает сложность поведения системы [4].

В то же время есть и иные точки зрения: поскольку это разные слова в естественном языке, то и использовать их нужно как разные понятия.

При этом некоторые авторы связывают понятие "большая" с величиной системы, количеством элементов (часто относительно однородных), а понятие "сложная" – со сложностью отношений, алгоритмов.

Существуют и более убедительные обоснования различия понятий "большая система" и "сложная система".

В частности, Ю. И. Черняк предлагает называть большой системой "такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам", а сложной"такую систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи" [5].

Поясняя эти понятия на примерах, Ю. И. Черняк подчеркивает, что в случае большой системы объект может быть описан как бы на одном языке, т.е. с помощью единого метода моделирования, хотя и по частям, подсистемам (рис. 3.16, а). А сложная система отражает объект "с разных сторон в нескольких моделях, каждая из которых имеет свой язык", а для согласования этих моделей нужен особый метаязык (рис. 3.16, б).

Большая и сложная системы

Рис. 3.16. Большая и сложная системы

Понятия большой и сложной системы Черняк связывает с понятием "наблюдателя": для изучения большой системы необходим один "наблюдатель" (имеется в виду не число людей, принимающих участие в исследовании или проектировании системы, а относительная однородность их квалификации: например, инженер или экономист), а для понимания сложной системы – нужно несколько "наблюдателей", принципиально разной квалификации (например, инженер-машиностроитель, программист, специалист по вычислительной технике, экономист, а, возможно, и юрист, психолог и т.п.).

При этом подчеркивается наличие у сложной системы "сложной, составной цели" или даже "разных целей" и "одновременно многих структур у одной системы (например, технологической, административной, коммуникационной, функциональной и т.д.)". В последующем Черняк уточняет эти определения. В частности, при определении большой системы он вводит понятие "априорно выделенных подсистем", а при определении сложной – понятие "несравнимые аспекты характеристики объекта" и включает в определение необходимость использования нескольких "языков" и разных моделей.

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням сложности предложена К. Боулдингом[6]. Выделенные в ней уровни приведены в табл. 3.3.

Таблица 3.3

Классификация систем по К. Боулдингу

Тип системы

Уровень сложности

Примеры

Концепции, модели

Живые системы

Трансцендентные системы или системы, лежащие в настоящий момент вне нашего познания

Интегральные концепции

Социальные системы

Социальные организации

Социологические концепции

Интегральные концепции

Системы, характеризующиеся самосознанием, мышлением и нетривиальным поведением

Люди

Физиологические, психологические концепции

Живые организмы с более развитой способностью воспринимать информацию, но не обладающие самосознанием

Животные

Биологические концепции и модели

Живые организмы с низкой способностью воспринимать информацию

Растения

Химические и биологические концепции и модели

Открытые системы с самосохраняемой структурой (первая ступень, на которой возможно разделение на живое и неживое)

Гомеостат, клетки

Неживые системы

Кибернетические системы с управляемыми циклами обратной связи

Термостат

Простые динамические структуры с заданным законом поведения

Часовой механизм

Статические структуры (остовы)

Кристаллы

Физико-математические концепции и модели

В классификации К. Боулдинга каждый последующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями закономерностей иерархичности и историчности (см. параграф 1.5), хотя это не всегда отмечается, а также более сложными "механизмами" функционирования и развития.

Оценивая классификации систем с точки зрения их использования при выборе методов их моделирования, следует отметить, что такие различия (вплоть до выбора математических методов) имеются в них только для классов относительно низкой сложности (в классификации К. Боулдинга, например, – для уровня неживых систем), для которых могут применяться модели, основанные на фундаментальных принципах теории автоматического управления программное управление, управление по отклонениям (модель обратной связи), модель, сочетающая принцип управления по отклонениям и компенсационного управления (или управления с упреждением) путем включения в модель блока компенсации, измеряющего помехи и вырабатывающего рекомендации по корректировке закона управления.

Для последующих классов сложных систем оговаривается, что дать такие рекомендации сложно. При этом интересно отметить, что в качестве признака классификации выбран признак "обмен информацией со средой", а затем добавлен признак – наличие "сознания" и "самосознания".

В поисках классификации, которая помогала бы на начальных этапах моделирования определять, какой класс систем в большей мере соответствует моделируемой ситуации была предложена классификация, в которой делается попытка связать выбор методов моделирования со всеми классами систем. Основание этой классификации – степень организованности.

  • [1] Черняк Ю. И. Анализ и синтез систем в экономике / Ю. И. Черняк. М.: Экономика, 1970; Черняк Ю. И. Системный анализ в управлении экономикой / Ю. И. Черняк. М.: Экономика, 1975.
  • [2] Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко М.: Наука, 1978.
  • [3] Системный анализ в экономике и организации производства: учебник для студентов вузов / под ред. С. А. Батуева, В. Н. Волковой. Л.: Политехника, 1991.
  • [4] Флейшман Б. С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных систем / Б. С. Флейшман. М.: Сов. радио, 1971.
  • [5] Черняк Ю. И. Анализ и синтез систем в экономике / Ю. И. Черняк. М.: Экономика, 1970. С. 22.
  • [6] Исследования по общей теории систем / под ред. В. Н. Садовского и Э. Г. Юдина. М.: Прогресс, 1969. С. 106–124.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика