
- •Семинар №3. Классификация систем
- •1. Естественные и искусственные системы, их характеристика.
- •2. Абстрактные модели, их классификация и применение в экономике.
- •3. Социально-экономические системы, характеристика и область применения.
- •4. Открытые и закрытые системы, их свойства и область применения.
- •5. Адаптивные системы, их характеристика и роль в экономических процессах.
- •6. Характеристика управляемых и самоуправляемых систем.
- •7. «Большие» и «сложные» системы, в чем их отличие?
- •8. Информационные системы, их роль в экономике.
7. «Большие» и «сложные» системы, в чем их отличие?
Система называется большой, если ее исследование или моделирование затруднено из-за большой размерности, т.е. множество состояний системы имеет большую размерность.
Понятие «большая система» стало употребляться после появления книги Р.Х. Гуда и Р.З. Макола. Этот термин широко использовался в период становления системных исследований для того, чтобы подчеркнуть принципиальные особенности объектов и проблем, требующих применения системного подхода.
У.Р. Эшби считал, что система является большой с точки зрения наблюдателя, возможности которого она превосходит в каком-то аспекте, важном для достижения цели. При этом физические размеры объекта не являются критерием отнесения объекта к классу больших систем.
Ю.И. Черняк также в явном виде связывает понятие большой системы с понятием «наблюдатель»: для изучения большой системы, в отличие от сложной, необходим "наблюдатель". Еще Ю.И. Черняк предлагает называть большой системой «такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам».
Таблица 1. Классификация систем по уровню сложности К. Боулдинга.
Большая система сводится к системе меньшей размерности с использованием более мощных вычислительных средств (или ресурсов) либо разбиением задачи на ряд задач меньшей размерности (если это возможно).
Пример. Это особенно актуально при разработке больших вычислительных систем, например, при разработке компьютеров с параллельной архитектурой или алгоритмов с параллельной структурой данных и с их параллельной обработкой.
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).
Пример. Сложными системами являются, например, химические реакции, если их рассматривать на молекулярном уровне; клетка биологического образования, рассматриваемая на метаболическом уровне; мозг человека, если его рассматривать с точки зрения выполняемых человеком интеллектуальных действий; экономика, рассматриваемая на макроуровне (т.е макроэкономика); человеческое общество — на политико-религиозно-культурном уровне; ЭВМ (особенно, — пятого поколения), если ее рассматривать как средство получения знаний; язык, — во многих аспектах.
Сложность этих систем обусловлена их сложным поведением. Сложность системы зависит от принятого уровня описания или изучения системы-макроскопического или микроскопического.
Сложность системы может быть внешней и внутренней.
Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы, сложностью 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:
сложности структурной или статической (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 нехваткой 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).
Чем сложнее рассматриваемая система, тем более разнообразные и более сложные внутренние информационные процессы приходится актуализировать для того, чтобы была достигнута цель системы, т.е. система функционировала или развивалась как система.
Сложные системы можно подразделить на следующие факторные подсистемы:
решающую, которая принимает глобальные решения во взаимодействии с внешней средой и распределяет локальные задания между всеми другим подсистемами;
информационную, которая обеспечивает сбор, переработку и передачу информации, необходимой для принятия глобальных решений и выполнения локальны задач;
управляющую для реализации глобальных решений;
гомеостазную, поддерживающую динамическое равновесие внутри систем и регулирующую потоки энергии и вещества в подсистемах;
адаптивную, накапливающую опыт в процессе обучения для улучшения структуры и функций системы.
Система может быть и большой и сложной.
Основополагающими при анализе и синтезе больших и сложных систем являются процедуры декомпозиции и агрегирования.
Декомпозиция — разделение систем на части, с последующим самостоятельным рассмотрением отдельных частей.
Агрегирование является понятием, противоположным декомпозиции. В процессе исследования возникает необходимость объединения элементов системы с целью рассмотреть ее с более общих позиций.