1.4 Классификация систем

Примеры классификации систем. Системы разделяются на классы

по различным признакам. Предпринимались попытки классифицировать сис-

темы по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономи-

ческие и т.д.); по виду научного направления, используемого для их модели-

рования (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 выделен-

ным 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 – способ-

ность обмениваться со средой массой, энергией и информацией. В отличие от

них, закрытые или замкнутые системы предполагаются полностью лишен-

ными этой способности, т.е. изолированными от среды.

Целенаправленные, целеустремленные системы. Не всегда при изуче-

нии систем можно применять понятие цель. Однако при изучении экономиче-

ских, организационных объектов важно выделять класс целенаправленных

или целеустремленных систем.

В этом классе можно выделить системы, в которых цели задаются из-

вне (обычно в закрытых системах), и системы, в которых цели формируются

внутри системы (характерно для открытых, самоорганизующихся систем).

Классификация систем по сложности. Существуют несколько под-

ходов 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 поведе-

ния) системы – это разные классы систем.

23

Б.С. Флейшман за основу классификации принимает сложность пове-

дения систем.

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням

сложности предложена К. Боулдингом. Выделенные им уровни приведены в

табл. 1.1.

Таблица 1.1

Типы

Уровень сложности

Примеры

систем

Нежи-

Статистические структуры (остовы)

Кристаллы

вые

Простые динамические структуры с заданным

Часовой ме-

системы законом поведения

ханизм

Кибернетические системы с управляемыми цик-

Термостат

лами обратной связи

Живые

Открытие системы с самосохраняемой структу-

Клетки

системы рой (первая ступень, на которой возможно разде-

Гомеостат

ление на живое и неживое)

Живые организмы с низкой способностью вос-

Растения

принимать информацию

Живые организмы с более развитой способно-

Животные

стью воспринимать информацию, но не обла-

дающие самосознанием

Системы, характеризующиеся самосознанием,

Люди

мышлением и нетривиальным поведением

Социальные системы

Социальные

организации

Трансцендентные системы или системы, лежащие

в настоящий момент вне нашего познания

В этой классификации каждый последующий класс включает в себя

предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и

стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями законо-

мерностей иерархичности и историчности, а также сложными механизмами

функционирования и развития.

Классификация систем по степени организованности и ее роль в

выборе методов моделирования систем. Впервые разделение систем по

степени организованности по аналогии с классификацией Г. Саймона и А.

Ньюэлла (хорошо структурированные, плохо структурированные и неструк-

турированные проблемы) было предложено В.В. Налимовым, который выде-

лил класс хорошо организованных и класс плохо организованных или диффуз-

ных систем.

24

Позднее был добавлен еще класс самоорганизующихся систем, кото-

рый включает саморегулирующиеся, самообучающиеся, самонастраиваю-

щиеся и т.д. системы.

Выделенные классы можно рассматривать как подходы к отображе-

нию объекта или решаемой задачи.

Кратко охарактеризуем эти классы.

1. Представление объекта или процесса принятия решения в виде хо-

рошо 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.

Большинство моделей физических процессов и технических систем

представлены в этом классе организованных систем.

При представлении объекта в виде хорошо организованной системы

задачи выбора целей и определения средств их достижения (элементов, свя-

зей) не разделяются. Проблемная ситуация может быть описана в виде выра-

жений, связывающих цель со средствами (т.е. в виде критерия функциониро-

вания, критерия или показателя эффективности, целевой функции и т.д.), ко-

торые могут быть представлены уравнениями, формулами, системами урав-

нений и т.д. При этом иногда говорят, что цель представляется в виде крите-

рия функционирования или эффективности, в то время как в подобных выра-

жениях объединены и цель и средства.

Представления объекта в виде хорошо организованной системы при-

меняется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное

описание и экспериментально показана правомерность его применения, т.е.

экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или

процессу.

Попытки применить класс хорошо организованных систем для пред-

ставления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных

задач практически безрезультатны, т.к. требуют больших затрат времени и не

удается показать адекватность модели (поставить эксперимент).

2. При представлении объекта в виде плохо организованной или диф-

фузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты

и их связи с целями системы.

Система характеризуется некоторым набором макропараметров и за-

кономерностями, которые выявляются на основе исследования не всего объ-

екта или класса явлений, а путем изучения определенной с помощью некото-

рых правил достаточно представительной выборки компонентов, характери-

зующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного ис-

следования получают характеристики или закономерности (статистические,

экономические и т.д.) и распространяют эти закономерности на поведение

системы в целом.

25

Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое

применение при определении пропускной способности систем, при определе-

нии численности штатов в обслуживающих учреждениях, при исследовании

документальных потоков информации и т.д.

3. Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позво-

ляет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неоп-

ределенностью на начальном этапе постановки задачи.

Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризует-

ся 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 неопределен-

ность, затрудняют управление системой.

Перечислим эти особенности:

1) нестационарность (изменчивость, нестабильность) отдельных па-

раметров и стохастичность поведения;

2) уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкрет-

ных условиях благодаря наличию активных элементов и предельных возмож-

ностей, определяемых ресурсами;

3) способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и

помехам. Это, конечно, полезное свойство, однако адаптивность проявляется

и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управ-

ление системой;

4) способность противостоять энтропийным (разрушающим систе-

му) тенденциям, обусловленная наличием активных элементов;

5) способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою

структуру, сохраняя при этом целостность и основные свойства;

6) способность и стремление к целеобразованию: в отличие от закры-

тых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с актив-

ными элементами цели формируются внутри системы;

7) неоднозначность использования понятий (например, «цель – сред-

ство», «система – подсистема» и т.д.).

Легко видеть, что часть этих особенностей характерна для диффузных

систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров),

но большинство из рассмотренных особенностей являются специфическими

признаками, существенно отличающими этот класс от других и затрудняю-

щими их моделирование.

Рассмотренные особенности противоречивы. Они являются положи-

тельными и отрицательными.

Следует иметь в виду важное отличие развивающихся систем с актив-

ными элементами от закрытых – принципиальная ограниченность формализо-

ванного описания развивающихся, самоорганизующихся систем.

26

Эта особенность, т.е. необходимость сочетания формальных методов и

методов качественного анализа и положена в основу большинства моделей и

методик системного анализа.

Основную идею моделирования при отображении объекта классом са-

моорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом: раз-

рабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют известные на

данный момент компоненты и связи, а затем, путем преобразования получен-

ного отображения с помощью установленных (принятых) правил (правил

структуризации или декомпозиции; правил композиции, поиска мер близости

на пространстве состояний) получают новые, неизвестные ранее компоненты,

взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для

принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки

решения.

Таким образом, можно накапливать информацию об объекте, фикси-

руя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компо-

нент), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний

развивающейся системы, постепенно создавая все более адекватную модель

реального, изучаемого или создаваемого объекта.

Адекватность модели также доказывается как бы последовательно (по

мере ее формирования) путем оценки правильности отражения в каждой по-

следующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения по-

ставленных целей.

Практическая реализация такого механизма развития системы связана

с необходимостью разработки языка моделирования процесса принятия ре-

шения. В основу языка может быть положен один из методов моделирования

систем (теоретико-множественные представления, математическая логика,

математическая лингвистика, имитационное динамическое моделирование,

информационный подход).

При моделировании наиболее сложных проблем (процессов целеобра-

зования, совершенствования организационных структур и т.д.) механизм раз-

вития (самоорганизации) может быть реализован в форме методики систем-

ного анализа.

Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выделив

адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самообучающиеся сис-

темы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и т.д.

При представлении объекта классом самоорганизующихся систем за-

дачи 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 на-

правлений, плана, структура функциональной части АСУ должна развиваться

так же, как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная струк-

тура предприятия и т.д.

27

Таким образом, определив класс системы, можно дать рекомендации

по выбору метода, который позволит более адекватно ее отобразить.