- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •§ 1.1. Предварительные замечания
- •§ 1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •§ 1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •§ 1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •§ 1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •§ 2.1. Широкое толкование понятия модели
- •§ 2.2. Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •§ 2.3. Способы воплощения моделЕй
- •Insight озарение
- •§ 2.4. Условия реализации свойств моделей
- •§ 2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •InherencEингерентность
- •§ 2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •§ 2.7. О динамике моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 3.1. Множественность моделей систем
- •§ 3.2. Первое определение системы
- •Inputs входы (системы)
- •§ 3.3. Модель “черного ящика”
- •§ 3.4. Модель состава системы
- •§ 3.5. Модель структуры системы
- •§ 3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •§ 3.7. Динамические модели систем
- •Vertex вершина (графа)
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •§ 4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •§ 4.3. Различные классификации систем
- •Variable переменная
- •§ 4.4. О больших и сложных системах
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 5.1. Информация как свойство материи
- •§ 5.2. Сигналы в системах
- •Information
- •Interference
- •§ 5.3. Случайный процесс – математическая модель сигналов
- •§ 5.4. Математические модели реализаций случайных процессов
- •§ 5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •§ 5.6. Энтропия
- •Independent независимый
- •§ 5.7. Количество информации
- •Interaction взаимодействие
- •§ 5.8. Об основных результатах теории информации
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 6.1. Эксперимент и модель
- •§ 6.2. Измерительные шкалы
- •Interval
- •§ 6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •§ 6.4. Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения
- •§ 6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 7.1. Многообразие задач выбора
- •§ 7.2. Критериальный язык описания выбора
- •§ 7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •§ 7.4. Язык функций выбора
- •§ 7.5. Групповой выбор
- •Voting голосование
- •§ 7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •§ 7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •§ 7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •§ 7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •§ 7.10. Экспертные методы выбора
- •§ 7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •§ 7.12. Выбор и отбор
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •§ 8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •§ 8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Ignorance незнание, невежество
- •§ 8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •§ 8.5. Виды агрегирования
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 9.1. Что такое системный анализ
- •§ 9.2. Формулирование проблемы
- •§ 9.3. Выявление целей
- •§ 9.4. Формирование критериев
- •Values ценности
- •§ 9.5. Генерирование альтернатив
- •§ 9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •§ 9.7. Претворение в жизнь результатов системных Исследований
- •Implementation внедрение (результатов)
- •§ 9.8. О специфике социальных систем
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
- •Contents
- •Оглавление
§ 4.3. Различные классификации систем
Начиная сравнивать и различать системы, считать одни из них одинаковыми, другие – различными, мы тем самым вводим и осуществляем их классификацию. Например, в предыдущем параграфе были введены классы искусственных и естественных систем.
Важно понять, что классификация – это только модель реальности. (Можно было бы даже сказать – первичная, простейшая модель, если бы не тот факт, что вследствие многоуровневой, кратной, вложенной классификации полученная модель может и не отвечать понятию “простейший”.) Поэтому классификацию не следует абсолютизировать: реальность всегда сложнее любой модели. Например, исчерпывают ли введенные нами классы все возможные типы систем? Так, можно ли считать, что в систему “рыболовецкий совхоз” не входит промысловая акватория, в “леспромхоз” не входят лесные делянки, а “всадник” мыслим без лошади? Естественно, напрашивается введение еще одного класса смешанных систем, объединяющих искусственные и естественные подсистемы. Теперь такая классификация уже может претендовать на полноту*. Вообще, полнота классификации является предметом особого внимания при ее построении. Иногда есть уверенность в полноте вводимой классификации, иногда нет (и тогда имеет смысл вводить класс “все остальное”), а иногда наша уверенность оказывается самонадеянным незнанием (например, “очевидное” разделение всех людей на мужчин и женщин “не срабатывает” не только для гермафродитов, но и на генетическом уровне: в начале 80-х годов в международном спорте был введен генетический тест в некоторых женских олимпийских видах). Это еще одна иллюстрация модельности, условности всякой классификации.
КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ПО ИХ ПРОИСХОЖДЕНИЮ
Часто оказывается необходимым провести разграничение внутри одного класса, не отказываясь тем не менее от общности в его рамках. Так появляются подклассы, что приводит к многоуровневой, иерархической классификации. При необходимости такая классификация может быть продолжена без изменения ее верхних уровней. Например, двухуровневая классификация систем по происхождению изображена на рис. 4.1. Если полнота классификации первого уровня логически ясна, то второй уровень на полноту не претендует. Разбиение искусственных систем соответствует рассуждениям, приведенным в § 1.2; неполнота на этом уровне связана, например, с еще незавершенным развитием систем искусственного интеллекта. В качестве примеров подклассов смешанных систем можно привести эргономические системы (комплексы машина – человек-оператор), биотехнические (системы, в которые входят живые организмы и технические устройства) и организационные системы (состоящие из людских коллективов, которые оснащены необходимыми средствами). Классификация естественных систем ясна из рис. 4.1; ее неполнота очевидна. Например, не решен окончательно вопрос о том, куда следует отнести вирусы: к живым или неживым системам. Или, скажем, идея В.И. Вернадского о ноосфере шире рамок экологических и социальных систем.
4.1
—————
Классификация
систем по их происхождению
4.2
—————
Схема
функционирования управляемой системы
ТИПЫ ПЕРЕМЕННЫХ СИСТЕМЫ
Рассмотрим их подробнее. На рис. 4.3 приведена трехуровневая классификация систем по типу входных (X), выходных (Y) и внутренних (Z) (если описание ведется не на уровне “черного ящика”) переменных. Принципиально разных подходов требуют переменные, описываемые качественно и количественно, что и дает основание для первого уровня классификации. Для полноты введен третий класс, к нему отнесены системы, у которых часть переменных носит качественный характер, а остальные являются количественными. На следующем уровне классификации систем с качественными переменными различаются случаи, когда описание ведется средствами естественного языка, и случаи, допускающие более глубокую формализацию. Второй уровень классификации систем с количественными переменными вызван различиями в методах дискретной и непрерывной математики, что и отражено в названиях вводимых классов; предусмотрен и случай, когда система имеет как непрерывные, так и дискретные переменные. Для систем со смешанным количественно-качественным описанием переменных второй уровень является объединением классов первых двух ветвей и на рисунке не приводится. Третий уровень классификации одинаков для всех классов второго уровня и изображен только для одного из них. Различия между классами третьего уровня будут рассмотрены в гл. 6.
4.3
—————
Фрагмент
классификации систем по описанию
переменных
Следующая классификация (рис. 4.4) – по особенностям оператора S системы, т.е. классификация типов связей между входными и выходными переменными. Материал для этого типа классификации дает § 3.7. На первом уровне расположены классы систем, отличающиеся степенью известности оператора S. Ветвь “черного ящика” на этом уровне кончается: S считается вообще неизвестным. Чем больше сведений об S мы имеем, тем больше различий можно рассмотреть и тем более развитой окажется классификация. Например, информация об S может носить настолько общий характер, что модель нельзя привести к параметризованной функциональной форме. Так, может быть известно, что в соотношении Y = S(X) функция S непрерывна, монотонна или симметрична; отсюда не следует никаких конкретных выводов о функциональном виде этой зависимости.
4.4
—————
Фрагмент
классификации систем по типу их
операторов
Наши знания об S могут соответствовать уровню, который позволяет предложить параметрическую модель этого оператора, т.е. записать зависимость y(t) от x(t) в явной форме с точностью до конечного числа параметров =(1,..., k): y(t) = S(x(·), ). Этому соответствует третий блок первого уровня классификации. Наконец, если эти параметры также заданы точно, то всякая неопределенность исчезает и мы имеем системы с полностью определенным оператором, т.е. “белый ящик”.
Дальнейшие уровни классификации на рис. 4.4 приведены только для последующих двух ветвей (“черный ящик” не подлежит дальнейшей классификации, а классификация непараметризованных операторов связана с типом имеющейся информации). Второй, третий и четвертый уровни ясны из самого рисунка. Конечно, классификация может быть продолжена (например, линейные операторы принято делить на дифференциальные, интегральные и суммарно-разностные), но мы на этом остановимся.
4.5
—————
Классификация
систем по способу управления
Следующая классификация систем – по способам управления – приведена на рис. 4.5. Первый уровень классификации определяется тем, входит ли управляющий блок в систему или является внешним по отношению к ней; выделен также класс систем, управление которыми разделено и частично осуществляется извне, а частично – внутри самой системы.
Независимо от того, включен ли в систему и вынесен ли из нее управляющий блок, можно выделить четыре основных типа (способа) управления, что и отражено на втором уровне классификации (рис. 4.5). Эти способы различаются в зависимости от степени известности траектории*, приводящей систему к цели, и возможности управляющей системы удерживать управляемую систему на этой траектории.
Первый (простейший) случай имеет место тогда, когда нужная траектория известна точно, а следовательно, априори известно и правильное программное управление u0(t). В таком случае это управление можно осуществлять, не обращая внимание на развитие событий; ведь и так известно, как они должны (и будут) развиваться. Стрельба из ружья, работа ЭВМ по программе, рост зародыша живого организма, пользование телефоном-автоматом являются примерами такой ситуации.
Однако случаи, когда управление u0(t) без обратной связи, только по априорной информации, приводит к достижению цели, возможны лишь при том условии, что все будет происходить именно так, как предписывает заданная траектория.