Тема 3. Классификация систем

   

1. Способы классификации систем

2. Большие системы

3. Сложные системы

4. Кибернетические (управляющие) системы

5. Целенаправленные системы

6. Классификация систем по степени организованности

 

1. Способы классификации систем

Многообразие систем довольно велико, и существенную помощь при их изучении оказывает классификация.

Классификация – распределение совокупности объектов на классы по некоторым наиболее существенным признакам. Наиболее распространенные (рис.1.): по происхождению; по специфике содержания; по объективности существования; по степени связи с окружающей средой; по зависимости от времени; по обусловленности действия; по месту в иерархии систем.

По происхождению различают системы:

- естественные (природные), например, звездные об­разования, Солнечная система, планеты, материки, океаны и т. п.;

- искусственные (антропогенные), то есть обязанные своим происхождением труду человека или побочным результатам труда (например, города, предприятия, машины).

Искусственные, то есть антропогенные системы могут быть, в свою очередь, разделены по специфике содержания, например на системы:

- технические;

- технологические;

- информационные;

- экономические (экономика страны, отрасль, регион, предприятие, цех, участок и т. п.).

По  объективности  существования   системы могут быть:

- материальными (существующими объективно, то есть независимо от сознания человека);

- идеальными, то есть «сконструированными» в сознании человека в виде гипотез, теорий, образов, представлений.  В этом случае они могут выступать в  виде систем — формул,  уравнений,  знаковых схем, музыкальных и зрительных образов и т. п.

Системы различаются по степени связи с окружающей средой и могут быть:

- открытыми, т.е. способными обмениваться со средой массой, энергией и информацией;

- закрытыми.

Строго говоря, не существует закрытых или изолированных систем, и вместе с тем каждая система является, как минимум, относительно обособленной. Поведение закрытой системы определяется начальными условиями, характеристиками ее элементов и связей, структурой, внутренними закономерностями функционирования. Предметом исследования являются внутренние изменения, определяющие поведение системы. Внешние же управляющие или возмущающие воздействия рассматриваются как помехи.

По зависимости от времени различают системы:

- статические, параметры, которых не зависят от времени (панельный дом);

- динамические – их параметры связаны со временем, или, как говорят, являются функцией времени (экономика любого предприятия). 

Рис. 1. Классификация систем

 

По обусловленности действия системы бывают:

- детерминированными, в которых одной и той же причине всегда соответствует четкий, строгий, однозначный результат (ЭВМ);

-  вероятностными.

В системах вероятностного типа одной и той же причине, в одних и тех же условиях может соответствовать один из нескольких возможных результатов. Для их предсказания используется теория вероятностей. Примерами вероятностных систем являются школьный класс, группа студентов, цеховой персонал, которые приходят на  учебу или работу, - каждый раз число учеников, студентов, рабочих может быть различным, как и их состав.

Системы различаются по месту в иерархии систем. Например, Земля является системой, но она входит в значительно большую Солнечную систему, которая,  в свою очередь, входит в Галактику, и т. д. В связи с этим принято различать:

- большие системы;

- подсистемы;

- элементы.

Системы могут быть классифицированы и множеством других способов в зависимости от целей, условий и задач исследования.

 

2. Большие системы

Система называется большой, если ее исследование или моделирование затруднено из-за большой размерности, т.е. множество состояний системы S имеет большую размерность. Какую же размерность нужно считать большой? Об этом мы можем судить только для конкретной проблемы (системы), конкретной цели исследуемой проблемы и конкретных ресурсов. Большая система сводится к системе меньшей размерности использованием более мощных вычислительных средств (или ресурсов) либо разбиением задачи на ряд задач меньшей размерности (если это возможно).

Большие системы (БС) - это такие системы, которые могут быть представлены совокупностью подсистем по­стоянно уменьшающегося уровня иерархии вплоть до элементарных подсистем, выполняющих в рамках дан­ной большой системы базовые элементарные функции. Процесс представления БС в виде иерархии подсистем называется декомпозицией.

Примером декомпозиции БС является представление национальной экономики страны как совокупности подсистем — отраслей, объединений, предприятий, цехов, участков, рабочих мест. Базовой подсистемой выступает отдельный работник на рабочем месте (рис.2).

Существует бесчисленное мно­жество вариантов декомпозиции БС в зависимости от целей системного анализа и характера решаемых задач. Большой системой является атом водорода, семья из трех человек, коллектив небольшой фирмы и гигант­ского концерна — все зависит от поставленных целей анализа.

Декомпозиция систем осуществляется в соответствии с определенными правилами.

Выделяемые подсистемы должны:

1. осуществлять достаточно существенное влияние на конечный результат системы более высокого уровня;

2. реализовывать определенные специализированные функции в рамках большой системы;

3. формироваться по признакам четкой функциональной связи уровней;

4. выражать определенные особенности строения, функционирования и развития системы.

Декомпозиция больших систем позволяет решать сле­дующие задачи:

- выявить специфические закономерно­сти строения и функционирования подсистем;

- выявить общие и специфические зако­номерности управления подсистемами, сформиро­вать специфические подсистемы управления каж­дой из подсистем и общую систему управления БС в целом.

 

 

 

 

Важнейшая особенность БС заключается в том, что в них любая подсистема по отношению к подсистемам низшего уровня является большой, но она не является таковой, но отношению к подсистемам более высокого уровня. Так, отрасль по отношению к предприятию яв­ляется большой системой, но она является подсистемой (субсистемой) по отношению к национальной экономике.

Каждая из подсистем одного уровня иерархии описывается одним и тем же языком, а при перехо­де на следующий уровень наблюдатель использует уже метаязык, представляющий собой расши­рение языка первого уровня за счет средств описания свойств самого этого языка. Создание этого языка равноценно открытию законов порождения структуры системы и является самым ценным результатом исследования. Поскольку лингвистические и логические процедуры этой работы под­даются типизации и последующей формализации, то здесь открывается путь к автоматизации ряда процедур системного анализа.

Величина большой системы может быть измерена, исходя из различных критериев. В качестве та­ких критериев могут быть приняты: число подсистем, число ступеней иерархии подсистем, чему соответствует число наращений метаязыка.

3. Сложные системы

Когда в процессе решения проблемы объект не удается представить в виде большой системы, т.е когда объект в целом нельзя скомпоновать из некоторого набора подобъектов, то можно подойти к решению этой задачи на основе проецирования исходной задачи на спектр языков. Это равноценно тому, что наблюдатель последовательно меняет свою позицию по отношению к объекту и наблюдает его с разных сторон. Или разные наблюдатели исследуют объ­ект с разных сторон. Наблюдатель верхнего уровня (метанаблюдатель) пользуется их отображе­ниями свойств объекта для конструирования некоторой обобщающей сложной системы, решаю­щей задачу.

Пример. Решается задача выбора конкретного материала для про­мышленного изготовления ветрового стекла автомобиля. Объектом рассмотрения является множест­во материалов различной природы (сортов стекла, прозрачных пластмасс и пленок и разных их комбинаций). Задачу нельзя решить без того, чтобы не рассмотреть этот объект в самых различных аспектах и разных языках: прозрачность и коэффициент преломления — язык оптики; прочность, упругость — язык физики; наличие станков, штампов, инструментов — язык тех­нологии; стоимость и рентабельность — язык экономики и т.д.

Каждый из наблюдателей отбирает подмножество прозрачных материалов, удовлетворяющих его требованиям и критериям. В области пересечения подмножеств, отобранных всеми наблюдателями, метанаблюдатель производит отбор единственного конкретного прозрачного материала для ветрово­го стекла, работая в метаязыке, объединяющем понятия всех языков нижнего уровня и описывающем их свойства и соотношения.

Процесс построения сложной системы показан на схеме (рис.3.).

Системы можно соизмерять по степени сложности, используя разные аспекты самого этого понятия: путем соизмерения числа моделей сложной системы, путем сопоставления числа языков, используемых в системе, путем соизмерения числа объединений и дополнений метаязыка.

Понятие сложности является одним из основополагающих в системном анализе. Системный анализ есть стратегия исследования, которая принимает сложность как существенное, неотъемлемое свойство объектов и показывает, как можно извлечь ценную информацию, подходя к ним с позиции сложных систем.

Система называется сложной, если в ней не хватает ресурсов (главным образом, информационных) для эффективного описания (состояний, законов функционирования) и управления системой - определения, описания управляющих параметров или для принятия решений в таких системах (в таких системах всегда должна быть подсистема принятия решения). 

Сложность системы может быть внешней и внутренней.
Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы и сложности управления в системе.

Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления системой, потенциально оцениваемых по обратным связям системы и среды.

Сложные системы бывают разных типов сложности:

- структурной или организационной (не хватает ресурсов для построения, описания, управления структурой);

- динамической или временной (не хватает ресурсов для описания динамики поведения системы и управления ее траекторией);

- информационной или информационно-логической, инфологической (не хватает ресурсов для информационного, информационно-логического описания системы);

- вычислительной или реализации, исследования (не хватает ресурсов для эффективного прогноза, расчетов параметров системы, или их проведение затруднено из-за нехватки ресурсов);

- алгоритмической или конструктивной (не хватает ресурсов для описания алгоритма функционирования или управления системой, для функционального описания системы);

- развития или эволюции, самоорганизации (не хватает ресурсов для устойчивого развития, самоорганизации).

Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. Сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подсистем системы (см. вышеприведенный пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений).

Сложность системы определяется целями и ресурсами (набором задач, которые она призвана решать).

Пример. Сложность телекоммуникационной сети определяется:

- необходимой скоростью передачи данных;

- протоколами, связями и типами связей (например, для селекторного совещания необходима голосовая телеконференция);

- необходимостью видеосопровождения. 

Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неизменным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы.

Сложная система – это система, построенная для решения многоцелевой задачи; система, отражающая разные, несравнимые аспекты характеристики объекта; система, для описания ко­торой необходимо использование нескольких языков; система, включающая взаимосвязанный комплекс разных моделей.

Очевидно, что большие и сложные системы — это фактически два способа разложения задачи на ее составляющие или соответственно построения различным способом взаимосвязанных систем для решения этой задачи, в том случае, когда задача трудна для решения в целом.

 

4. Кибернетические (управляющие) системы

Кибернетические системы — это один из классов систем, с помощью которых исследуются процессы управления в технических, биологических и социальных системах.

С их помощью проектируются методы воздействия на биологические организмы или популяции, организационные механизмы управления человеческими коллективами, машинные и человеко-машинные системы управления.

Центральным понятием здесь является информация. Система становится кибернетической, если в отношении нее при­нята следующая аксиома: всякое поступление информации из среды в систему (вход) и поступление информации из систе­мы в среду (выход) контролируемы, либо хотя бы наблюдаемы, материальные же и энергетиче­ские потоки не рассматриваются (точнее, рассматриваются только в качестве носителей информа­ции).

Важным понятием кибернетической системы является понятие обратной связи. Обратная связь есть информационное воздействие выхода на вход системы. Управление, которое осуществляется в кибернетических системах, представляет собой принятие решений на основе уже принятых ра­нее и оценке их результата на выходе системы; полученная информация снова поступает на ее вход.

Этот процесс управления в его простейшей форме удобно рассмотреть с помощью простой кибер­нетической модели регулирования, которая представлена на рис.4 и выделена в середине его замкнутым контуром.

Объект регулирования (О) получает конкретную интерпретацию в зависимости от рассматривае­мой системы любого уровня: производственный агрегат, предприятие, отрасль, народное хозяйст­во в целом. Регулятор (Р) получает соответствующее истолкование в данной системе: оператор, орган управления, комплекс актов экономического законодательства, комплекс органов управления экономикой в целом.

Передавая командную информацию, регулятор изменяет поведение объекта и протекающие в нем процессы. Блок контроля (К) регистрирует поведение объекта, являясь первичным источником информации обратной связи. Блок сравнения (С) оценивает направление и величину отклонений поведения объекта от заданного блоком регулирования, перерабатывая и преобразуя информацию  обратной связи. Блоки К и С в экономических системах интерпретируются как системы контроля, учета, статистики. Переработанная информация обратной связи направляется в регулятор для вы­работки новых команд. Информационное кольцо Р—О—К—С—Р будет простым контуром регу­лирования. Команда вырабатывается в соответствии с установкой (настройкой) регулятора, кото­рую можно интерпретировать как цель управления. Эта цель управления вводится в систему за­дающим блоком (З), который выходит за пределы рассмотренного контура регулирования, т. е относится уже не к данной системе, а к надсистеме.

В рамках рассмотренной схемы регулирования (на рисунке - штриховая линия) нельзя опреде­лить, откуда в процессе управления берутся цели и критерии регулирования. Для исследования этого вопроса необходимо кибернетическую систему рассматривать уже в качестве большой, т. е рассмотреть последовательно иерархию контуров регулирования. Задающий блок каждого внут­реннего контура превращается в регулятор внешнего, который, в свою очередь, имеет задающий блок-регулятор следующего внешнего контура. Это оказывается также недостаточным для адекватного отображения процессов управления в обществе и экономике.

Регулирование в контуре любого ранга осуществляется не по одной, а по целому ряду одновре­менно сосуществующих установок, поступающих из разных контуров управления и отражающих многоплановость экономической и социальной жизни. В органах управления это находит выраже­ние в сосуществовании и непрерывном взаимодействии разных типов учреждений, осуществляющих  руководство разными сторонами жизни одних и тех же экономических объектов: органов функциональных, отраслевых, территориальных и других. Очевидно, что экономические управ­ляющие системы должны быть представлены в качестве сложных систем, а отображающая их мо­дель регулирования - не только иерархической, но и многоконтурной.

 

5. Целенаправленные системы

У некоторых кибернетических систем имеется свойство целенаправленности, т. е. управление ею направляет систему к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения. Достижение цели в большинстве случаев имеет вероятност­ный характер, так же как и поведение системы, и определяется мощностью управляющего устрой­ства.

В окружающей нас реальной действительности можно различить три класса объектов, которые в научном исследовании трактуются в качестве систем (следовательно, можно говорить и о трех классах систем):

1.     не обладающие целями (например, явления природы);

2.     обладающие постоянными целями, заложенными в их конструкции (например, некоторые ти­пы автоматических машин);

3.     обладающие способностью формировать и изменять цели в процессах приспособления к среде и развития. К последнему классу относятся все социально-экономические системы.

Цель — это одна из центральных категорий теории систем и системного анализа.  Цель опреде­ляют как желаемое состояние системы, как определенную реакцию на выходе системы, как инва­риант поведения системы (какое бы поведение ни осуществляла система, она стремится к оп­ределенной точке). Цели неотделимы от средств их достижения. То, что является целями с одной точки зрения, является средствами — с другой. То, что целесообразно сделать, часто зависит от того, что возможно сделать.

Критерий — это правило, или норма, по которому отбираются те или иные средства достижения цели. Цель в общем случае указывает направление действия («достигнуть Марса», «произвести 1 млн. тонн стали»). Критерий в общем случае дополняет понятие цели и указывает эффективный способ ее достижения («в минимальный срок», «за счет повышения производительности труда»). Если имеется достаточная информация о критериях, и они являются количественными, то можно связать аналитическим выражением цель и средства ее достижения, что будет представлять собой критерий эффективности, или критерии функционирования системы. Если нужно удовлетворить не одно требование, то выражения получаются путем некоторого объединения критериев. Способ
представления цели в виде критериев эффективности позволяет решать вопросы выбора средств для достижения цели путем оптимизации аналитических выражений различными методами.

 

Термины по теме:

1.   Большие системы (БС) - это такие системы, которые могут быть представлены совокупностью подсистем по­стоянно уменьшающегося уровня иерархии вплоть до элементарных подсистем, выполняющих в рамках дан­ной большой системы базовые элементарные функции. Процесс представления БС в виде иерархии подсистем называется декомпозицией.

2.   Сложная система – это система, построенная для решения многоцелевой задачи; система, отражающая разные, несравнимые аспекты характеристики объекта; система, для описания ко­торой необходимо использование нескольких языков; система, включающая взаимосвязанный комплекс разных моделей.

3.   Система становится кибернетической, если в отношении нее при­нята следующая аксиома: всякое поступление информации из среды в систему (вход) и поступление информации из систе­мы в среду (выход) контролируемы, либо хотя бы наблюдаемы, материальные же и энергетиче­ские потоки не рассматриваются (точнее, рассматриваются только в качестве носителей информа­ции).

4.   Цель — это одна из центральных категорий теории систем и системного анализа.  Цель опреде­ляют как желаемое состояние системы, как определенную реакцию на выходе системы, как инва­риант поведения системы (какое бы поведение ни осуществляла система, она стремится к оп­ределенной точке). Цели неотделимы от средств их достижения. То, что является целями с одной точки зрения, является средствами — с другой. То, что целесообразно сделать, часто зависит от того, что возможно сделать.

5.     У некоторых кибернетических систем имеется свойство целенаправленности, т. е. управление ею направляет систему к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения.

6.    Класс самоорганизующихся (развивающихся) систем харак­теризуется рядом признаков, особенностей, которые, как правило, обусловлены наличием в системе активных элементов, делающих систему целенаправленной.

7.    Отсюда вытекают особенности эконо­мических систем как самоорганизующихся систем по сравнению с функционированием технических систем:

•         нестационарность (изменчивость) отдельных параметров системы и стохастичность ее поведения;

•         уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях (благодаря наличию активного элемента у системы появляется как бы "свобода воли"), но в то же время возможности ее ограничены, что определяется имеющимися ресур­сами (элементами, их свойствами) и характерными для определен­ного типа систем структурными связями;

•         способность изменять свою структуру, сохраняя целост­ность, и формировать варианты поведения;

•         способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям;

•         способность адаптироваться к изменяющимся условиям;

•         способность и стремление к целеобразованию.

8.   В окружающей нас реальной действительности можно различить три класса объектов, которые в научном исследовании трактуются в качестве систем (следовательно, можно говорить и о трех классах систем):

1.   не обладающие целями (например, явления природы);

2.   обладающие постоянными целями, заложенными в их конструкции (например, некоторые ти­пы автоматических машин);

3.   обладающие способностью формировать и изменять цели в процессах приспособления к среде и развития. К последнему классу относятся все социально-экономические системы.

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

10.   Важным понятием кибернетической системы является понятие обратной связи. Обратная связь есть информационное воздействие выхода на вход системы. Управление, которое осуществляется в кибернетических системах, представляет собой принятие решений на основе уже принятых ра­нее и оценке их результата на выходе системы; полученная информация снова поступает на ее вход.

 

Вопросы к теме:

1.   Классификация систем (рисунок и комментарий)

2.   Способы классификации систем

3.   Большие системы

4.   Сложные системы

5.   Кибернетические (управляющие) системы

 

Литература по теме:

Силич, М.П. Основы теории систем и системного анализа: учебное пособие / М.П. Силич, В.А. Силич ; Министерство образования и науки Российской Федерации, Томский Государственный Университет Систем Управления и Радиоэлектроники (ТУСУР). - Томск : ТУСУР, 2013. - 340 с. : ил. - Библиогр.: с. 333-337. - ISBN 978-5-86889-663-7; То же [Электронный ресурс]. – стр. 37-41 URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=480615 (24.07.2019).

 

Задание 

1.   Приведите собственные примеры по рис.1 «Классификация систем»

2.   Приведите пример большой системы, используя правило декомпозиции и особенности.

3.   Приведите пример сложной системы, с учетом разных типов сложности.

4.   Создайте на примере двухуровневую модель регулирования кибернетической (управляющей) системы.

 

Сайт создан по технологии «Конструктор сайтов e-Publish»