Меню
Главная
УСЛУГИ
Авторизация/Регистрация
Реклама на сайте
Классификация систем по степени организованностиПоказатели оценки организованности системы управления производствомКлассификация валютных систем по степени гибкости обменных курсов...Системные основы повышения организованности производственных процессовКлассификация НПВП по степени селективностиКлассификация помещений по степени электроопасностиКлассификация функций государства по степени их социальной значимостиЛогистика как наука о повышении организованности производственных...Классификация продукта по степени его новизныКлассификация техногенных чрезвычайных ситуаций по степени тяжести и...
 
Главная arrow Информатика arrow Теория информационных процессов и систем
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >

Классификация систем по степени организованности

Разделение систем по степени организованности предложено [1] в продолжение идеи о разделении систем на хорошо организованные и плохо организованные, или диффузные [2]. К этим двум классам был добавлен еще класс развивающихся, или самоорганизующихся, систем. Эти классы кратко охарактеризованы в табл. 3.4.

В рассматриваемой классификации использованы существовавшие к тому времени термины, но они объединены в единую классификацию, в которой выделенные классы рассматриваются как подходы к отображению объекта или решаемой задачи и предлагается их характеристика, позволяющая выбирать класс систем для отображения объекта в зависимости от стадии его познания и возможности получения информации о нем.

Таблица 3.4

Классификация систем по Ф. Е. Темникову – В. Н. Волковой

Класс систем

Краткая характеристика

Возможности применения

Хорошо организованная система

Представление объекта или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей.

Этот класс представлен большинством моделей физических процессов и технических систем.

При представлении объекта этим классом систем задачи выбора целей и определения средств их достижения (элементов, связей) не разделяются. Проблемная ситуация может быть описана в виде выражений, связывающих цель со средствами (т.е. в виде критерия функционирования, критерия или показателя эффективности, целевой функции и т.п.), которые могут быть представлены уравнением, формулой, системой уравнений

Применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения, т.е. экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу.

Попытки применить этот класс систем для представления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных задач, которые приходится решать при разработке технических комплексов, совершенствовании управления предприятиями и организациями и т.д., практически безрезультатны, так как это требует недопустимо больших затрат времени на формирование модели, и, кроме того, как правило, не удается поставить эксперимент, доказывающий адекватность модели

Плохо организованная, или диффузная, система

При представлении объекта в виде плохо организованной, или диффузной, системы, не ставится задача определить все компоненты и их связи с целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые выявляются на основе исследования определенной с помощью некоторых правил достаточно представительной выборки компонентов, отображающих исследуемый объект или процесс.

На основе такого выборочного исследования получают характеристики, или закономерности (статистические, экономические и т.п.) и распространяют эти закономерности на поведение системы в целом с какой-то вероятностью (статистической или в широком смысле использования этого термина)

Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем разного рода, при определении численности штатов в обслуживающих, например ремонтых цехах предприятия, в обслуживающих учреждениях (для решения подобных задач применяют методы теории массового обслуживания) и т.д.

При применении этого класса систем основной проблемой становится доказательство адекватности модели.

В случае статистических закономерностей адекватность определяется репрезентативностью выборки. Для экономических закономерностей способы доказательства адекватности нс исследованы

Самоорганизующиеся, или развивающиеся, системы

Класс самоорганизующихся, или развивающихся, систем характеризуется рядом признаков, особенностей, приближающих их к реальным развивающимся объектам (см. подробнее параграф 1.3).

При исследовании этих особенностей выявлено важное отличие развивающихся систем с активными элементами от закрытых – принципиальная ограниченность их формализованного описания.

Эта особенность приводит к необходимости сочетания формальных методов и методов качественного анализа.

Поэтому основную конструктивную идею моделирования при отображении объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом.

Разрабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют известные на данный момент компоненты и связи, а затем, путем преобразования полученного отображения с помощью выбранных или принятых подходов и методов (структуризации или декомпозиции', композиции, поиска мер близости на пространстве состояний и т.п.), получают новые, неизвестные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки решения.

Таким образом можно накапливать информацию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компонентов), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно формируя все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта. При этом информация может поступать от специалистов различных областей знаний и накапливаться во времени по мере ее возникновения (в процессе познания объекта)

Отображение этим классом систем позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи. Примерами таких задач являются задачи, возникающие при проектировании сложных технических комплексов, при исследовании и разработке систем управления организациями.

Большинство из моделей и методик системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем, хотя не всегда это особо оговаривается.

При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей.

Адекватность модели доказывается как бы последовательно (по мере ее формирования) путем оценки правильности отражения в каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения поставленных целей.

При представлении объекта классом самоорганизующихся систем задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь, могут быть описаны в виде самоорганизующихся систем, т.е. разработку структуры основных направлений развития организации, структуры функционатытой части АСУ, структуры обеспечивающей части АСУ, организационной структуры предприятия и т.д. следует также рассматривать как развивающиеся системы

Класс самоорганизующихся, или развивающихся, систем характеризуется рядом специфических признаков, особенностей (табл. 3.5). В таблице вначале приведены особенности, которые приближают их к реальным развивающимся объектам, а три последние особенности – плата за эти, важные для развития систем.

Таблица 3.5

Особенности развивающихся систем с активными элементами

Особенность

Краткая характеристика

Способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и помехам

Это свойство, казалось бы, является весьма полезным. Однако адаптивность может проявляться не только по отношению к помехам, но и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управление системой

Принципиальная неравновесность

При исследовании отличий живых, развивающихся объектов от неживых биолог Эрвин Бауэр высказал гипотезу о том, что живое принципиально находится в неустойчивом, неравновесном состоянии, и более того – использует свою энергию для поддержания себя в неравновесном состоянии (которое и является собственно жизнью). Эта гипотеза находит все большее подтверждение в современных исследованиях. При этом возникают проблемы сохранения устойчивости системы

Способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям и проявлять негэнтропийные тенденции

Обусловлена наличием активных элементов, стимулирующих обмен материальными, энергетическими и информационными продуктами со средой и проявляющих собственные "инициативы", активное начало. Благодаря этому в таких системах нарушается закономерность возрастания энтропии (аналогичная второму закону термодинамики, действующему в закрытых системах, так называемому "второму началу") и даже наблюдаются негэнтропийные тенденции, т.е. собственно самоорганизация, развитие, в том числе "свобода воли"

Способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру

Это свойство может обеспечиваться с помощью различных методов, позволяющих формировать разнообразные модели вариантов принятия решений, выходить на новый уровень эквифинальности, сохраняя при этом целостность и основные свойства

Способность и стремление к целеобразованию

В отличие от закрытых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с активными элементами цели формируются внутри системы (впервые эта особенность применительно к экономическим системам была сформулирована Ю. И. Черняком, целеобразование – основа негэнтропийных процессов в социально-экономических системах

Неоднозначность использования понятий

Например, "цель" – "средство", "система" – "подсистема" и т.п. Эта особенность проявляется при формировании структур целей, при разработке проектов сложных технических комплексов, автоматизированных систем управления и т.п., когда лица, формирующие структуру системы, назвав какую-то ее часть подсистемой, через некоторое время начинают говорить о ней, как о системе, не добавляя приставки "под", или подцели начинают называть средствами достижения вышестоящих целей. Из-за этого часто возникают затяжные дискуссии, которые легко разрешаются с помощью закономерности коммуникативности, свойства "двуликого Януса" (см. параграф 1.5)

Нестационарностъ (изменчивость, нестабильность) параметров и стохастичность поведения

Эта особенность легко интерпретируется для любых систем с активными элементами (живых организмов, социальных организаций и т.п.), обусловливая стохастичность их поведения

Уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях

Эти свойства проявляются у системы, благодаря наличию в ней активных элементов, в результате чего у системы как бы проявляется "свобода воли", но в то же время имеет место и наличие предельных возможностей, определяемых имеющимися ресурсами (элементами, их свойствами) и характерными для определенного типа систем структурными связями

Перечисленные особенности имеют разнообразные проявления, которые иногда можно выделять как самостоятельные особенности. Эти особенности, как правило, обусловлены наличием в системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования системы, приспосабливаемости ее к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.

Часть из рассмотренных особенностей характерна для диффузных систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), но большинство из особенностей являются специфическими признаками, существенно отличающими этот класс систем от других и затрудняющими их моделирование.

В то же время при создании и организации управления предприятиями часто стремятся отобразить их используя теорию автоматического регулирования и управления, которая разрабатывалась для закрытых технических систем и существенно искажающую понимание систем с активными элементами, что способно нанести вред предприятию, сделать его неживым "механизмом", не способным адаптироваться к среде и разрабатывать варианты своего развития.

Такая ситуация стала, в частности, наблюдаться в нашей стране в 1960– 1970-е гг., когда слишком жесткие директивы стали сдерживать развитие промышленности.

Рассмотренные особенности противоречивы. Они в большинстве случаев являются и положительными, и отрицательными, желательными, и нежелательными для создаваемой системы. Их не сразу можно понять и объяснить, выбрать и создать требуемую степень их проявления. Исследованием причин проявления подобных особенностей сложных объектов с активными элементами занимаются философы, психологи, специалисты по теории систем, которые для объяснения этих особенностей предлагают и исследуют закономерности систем. Основные изученные к настоящему времени закономерности построения, функционирования и развития систем, объясняющие эти особенности, будут рассмотрены в следующем параграфе.

Проявление противоречивых особенностей развивающихся систем и объясняющих их закономерностей в реальных объектах необходимо изучать, постоянно контролировать, отражать в моделях и искать методы и средства, позволяющие регулировать степень их проявления.

При этом следует иметь в виду важное отличие развивающихся систем с активными элементами от закрытых. Пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких систем, уже первые исследователи отмечали, что начиная с некоторого уровня сложности, систему легче изготовить и ввести в действие, преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью.

По мере накопления опыта исследования и преобразования таких систем это наблюдение подтверждалось и была осознана их основная особенность – принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся, самоорганизующихся систем.

Эта особенность, т.е. необходимость сочетания формальных методов и методов качественного анализа и положена в основу большинства моделей и методик системного анализа. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей.

Основную конструктивную идею моделирования при отображении объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом.

Разрабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют известные на данный момент компоненты и связи, а затем, путем преобразования полученного отображения с помощью установленных (принятых) правил (правил структуризации, или декомпозиции, правил композиции, поиска мер близости на пространстве состояний), получают новые, неизвестные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки решения.

Таким образом, можно накапливать информацию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компонент), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно создавая все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта. При этом информация может поступать от специалистов различных областей знаний и накапливаться во времени по мере ее возникновения (в процессе познания объекта).

Адекватность модели также доказывается как бы последовательно (по мере ее формирования) путем оценки правильности отражения в каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения поставленных целей.

Иными словами, такое моделирование становится как бы своеобразным "механизмом" развития системы. Практическая реализация такого "механизма" связана с необходимостью разработки языка моделирования процесса принятия решения. В основу такого языка (знаковой системы) может быть положен один из методов моделирования систем (например, теоретико-множественные представления, математическая логика, математическая лингвистика, имитационное динамическое моделирование, информационный подход и т.д.), но по мере развития модели методы могут меняться.

Проблемным ситуациям с большой начальной неопределенностью в большей мере соответствует представление объекта третьим классом систем. В этом случае моделирование становится как бы своеобразным "механизмом" развития системы. Практическая реализация такого "механизма" связана с необходимостью разработки языка моделирования процесса принятия решения.

В основу такого языка (знаковой системы) может быть положен один из методов моделирования систем (например, теоретико-множественные представления, математическая логика, математическая лингвистика, имитационное динамическое моделирование и т.д.). При моделировании наиболее сложных процессов (например, процессов целеобразования, совершенствования организационных структур и т.п.) "механизм" развития (самоорганизации) может быть реализован в форме соответствующей методики системного анализа. На рассмотренной идее моделирования при отображении объекта классом самоорганизующихся систем основан предлагаемый в гл. 4 метод постепенной формализации модели принятия решений.

При моделировании наиболее сложных процессов (например, процессов целеобразования, совершенствования организационных структур и т.п.) "механизм" развития (самоорганизации) может быть реализован в форме соответствующей методики системного анализа (примеры рассматриваются в учебнике [1] и справочниках [19, 22]).

Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выделив адаптивные, или самоприспосабливающиеся, системы, самообучающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и тому подобные классы, в которых в различной степени реализуются рассмотренные выше и еще не изученные (например, для самовоспроизводящихся систем) особенности.

При представлении объекта классом самоорганизующихся систем задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь, могут быть описаны в виде самоорганизующихся систем, т.е. структура основных направлений плана, структура функциональной части АСУ должныразвиваться так же (и даже здесь нужно чаще включать "механизм" развития), как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная структура предприятия и т.д.

Большинство из рассматриваемых в последующих главах примеров методов, моделей и методик системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем, хотя не всегда это будет особо оговариваться.

Рассмотренные классы систем удобно использовать как подходы на начальном этапе моделирования любой задачи. Этим классам могут быть поставлены в соответствие методы формализованного представления систем и таким образом, определив класс системы, можно дать рекомендации по выбору метода, который позволит более адекватно ее отобразить.

  • [1] Волкова В. Н. Подход к выбору метода формализованного представления систем / В. II. Волкова, Ф. Е. Темников // Моделирование сложных систем. М.: МДНТП, 1978. С. 38-40.
  • [2] Налимов В. В. Влияние идей кибернетики и математической статистики на методологию научных исследований // Методологические проблемы кибернетики: материалы к Всесоюзной конференции. Т. 1. М.: 1970. С. 50-71.
 
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