Лабораторная работа № 3 Классификация и закономерности систем

Цель работы. Изучение основных видов классификаций систем. Получение навыков выявления основных закономерностей систем.

Методические указания

1. Классификация систем. Системы разделяются на классы по различным признакам. Предпринимались попытки классифицировать системы по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т.д.); по виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физические, химические и т.д.). Системы делят на детерминированные и стохастические; открытые и закрытые; абстрактные и материальные (существующие в объективной реальности) и т.д.

Классификации всегда относительны. Цель любой классификации – ограничить выбор подходов к отображению системы, сопоставить выделенным классам примеры и методы системного анализа и дать рекомендации по выбору методов соответствующего класса систем. Рассмотрим для примера некоторые из наиболее важных классов классификаций систем.

Открытые и закрытые системы. Понятие открытой системы ввел Л. фон Берталанфи. Основная отличительная черта открытых систем – способность обмениваться со средой массой, энергией и информацией. В отличие от них, закрытые или замкнутые системы предполагаются полностью лишенными этой способности, т.е. изолированными от среды.

Целенаправленные, целеустремленные системы. Не всегда при изучении систем можно применять понятие цель. Однако при изучении экономических, организационных объектов важно выделять класс целенаправленных или целеустремленных систем.

В этом классе можно выделить системы, в которых цели задаются извне (обычно в закрытых системах), и системы, в которых цели формируются внутри системы (характерно для открытых, самоорганизующихся систем).

Классификация систем по сложности. Существуют несколько подходов к разделению систем по сложности. Так Г.Н. Пивоваров связывает сложность с размерами системы.

В то же время существует точка зрения, что большие (по величине, количеству элементов) и сложные (по сложности связей, алгоритмов поведения) системы – это разные классы систем.

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням сложности предложена К. Боулдингом. Выделенные им уровни приведены в табл. 3.1.

Таблица 3.1

В этой классификации каждый последующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями закономерностей иерархичности и историчности, а также сложными механизмами функционирования и развития.

Классификация систем по степени организованности. Впервые разделение систем по степени организованности по аналогии с классификацией Г. Саймона и А. Ньюэлла (хорошо структурированные, плохо структурированные и неструктурированные проблемы) было предложено В.В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и класс плохо организованных или диффузных систем.

Позднее был добавлен еще класс самоорганизующихся систем, который включает саморегулирующиеся, самообучающиеся, самонастраивающиеся и т.д. системы.

Выделенные классы можно рассматривать как подходы к отображению объекта или решаемой задачи.

Кратко охарактеризуем эти классы.

1. 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.

Представления объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность применения, т.е. экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу.

2. При представлении объекта в виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы.

Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые выявляются на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а путем изучения определенной с помощью некоторых правил достаточно представительной выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические и т.д.) и распространяют эти закономерности на поведение системы в целом.

Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем, при определении численности штатов в обслуживающих учреждениях, при исследовании документальных потоков информации и т.д.

3. Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи.

Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризуется рядом признаков, особенностей, которые 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.

Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выделив адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самообучающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и т.д.

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 должна развиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная структура предприятия и т.д.

Таким образом, определив класс системы, можно дать рекомендации по выбору метода, который позволит более адекватно ее отобразить.