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, выше были введены классы искусственных и естественных систем.

Важно понять, что классификация — это только простейшая модель реальности. Поэтому классификацию не следует абсолютизировать: реальность всегда сложнее любой модели.

4.3.1. 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 табл. 4.1.

Таблица 4.1.

С И С Т Е М Ы
ИСКУССТВЕННЫЕ	СМЕШАННЫЕ	ЕСТЕСТВЕННЫЕ
Орудия	Эргономические	Живые
Механизмы	Биотехнические	Неживые
Машины	Организационные	Экологические
Автоматы	Автоматизированные	Социальные
Роботы

Если полнота классификации первого уровня логически ясна, то второй уровень на полноту не претендует. 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 табл. 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.

Чтобы как-то упорядочить подходы к классификации систем, воспользуемся общей схемой функционирования системы (рис. 4.1), выделив отдельно систему S, подлежащую управлению U, и управляющую систему, которая это управление вырабатывает. Подчеркнем, что для выработки управления U требуется предсказание его последствий, т. е. нужна модель всей ситуации; с помощью этой модели управляющая система и определяет, какое управление подать на управляемый вход системы. Это иллюстрирует рис. 4.1, где схема изображена еще раз внутри управляющего блока.

Y

Рис. 4.1. Схема функционирования управляемой системы

И методы нахождения управления U, и способы его осуществления, и сам результат управления в немалой степени определяются тем, что известно о системе и что учитывается при выработке управления, т. е. тем, какова модель управляемой системы, и тем, в какой степени эта модель соответствует реальной системе.

4.3.2. Типы переменных системы

Рассмотрим их подробнее. На табл. 4.2 приведена трехуровневая классификация систем по типу входных (X), выходных (Y) и внутренних (Z) (если описание ведется не на уровне «черного ящика») переменных.

Таблица 4.2.

С И С Т Е М Ы
С КАЧЕСТВЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ	С КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ
	Дискретные	Непрерывные
Содержательное описание	Детерминированные
Формализованное описание	Стохастические
Смешанное описание	Размытые
	Смешанные

Принципиально разных подходов требуют переменные, описываемые качественно и количественно, что и дает основание для первого уровня классификации. 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.

Если внешние воздействия, приложенные к системе (управляющие и возмущающие) являются определенными известными функциями времени u = f(t), то состояния системы, описываемой обыкновенными дифференциальными уравнениями, в любой момент времени t может быть однозначно описано по состоянию системы в предшествующий момент времени. Системы, для которых состояние системы однозначно определяется начальными значениями и может быть предсказано для любого момента времени, называются детерминированными.

Стохастические системы – системы, изменения в которых носят случайный характер. Например, воздействие на энергосистему различных пользователей. При случайных воздействиях данных о состоянии системы недостаточно для предсказания в последующий момент времени.

Случайные воздействия могут прикладываться к системе извне, или возникать внутри некоторых элементов (внутренние шумы).

Расчет систем при случайных воздействиях производится с помощью специальных статистических методов. Вводятся оценки случайных параметров, выполненные на основании множества испытаний. Статистические свойства случайной величины определяют по ее функции распределения или плотности вероятности.

В действительности встречаются (и гораздо чаще, чем кажется) случаи, когда о тождестве или различии двух состояний системы нельзя утверждать с полной уверенностью. В математике применяются понятия «приблизительно равно» (символ ≈) или «значительно больше» (символ >>).

Наиболее явно это видно при использовании лингвистических переменных, обозначаемых неопределенными конструкциями естественного языка, и используемых для описания систем. Например, древние логики дискутировали вопрос о том, сколько песчинок должно быть собрано вместе, чтобы получилась куча песка. Что такое «куча»?

В области систем искусственного интеллекта широко применяется теория нечетких или размытых множеств (fuzzy sets), с успехом оперирующая подобными лингвистическими переменными, значения которых расплывчато по своей природе.