
- •Теория информационных процессов и систем Теоретические материалы для самостоятельной работы
- •Кафедра "Информационные технологии"
- •Содержание
- •Основные задачи теории информационных систем
- •1.1. Макропроектирование и микропроектирование
- •1.2. Объект и субъект.
- •2. Основные понятия и свойства системы
- •2.1. Определение системы
- •2.2. Связь объекта с внешней средой
- •2.2.1. Внешняя среда.
- •2.2.2. Кибернетическая модель объекта.
- •2.2.3. Классификация входов и выходов объекта.
- •2.2.4. Выделение системы.
- •2.3. Основные понятия строения и функционирования информационных систем
- •2.3.1. Свойство.
- •2.3.2. Элемент.
- •3. Виды информационных систем
- •3.1 Классификация информационных систем
- •Технические, экономические, социальные, биологические и др. Системы.
- •Детерминированные и стохастические системы
- •Открытые и закрытые системы
- •3.2. Классификация систем по сложности
- •Сложность системы.
- •Взаимосвязь и взаимодействие между элементами в бс.
- •Закономерности систем
- •4.1. Закономерности взаимодействия части и целого
- •4.1.1. Целостность (эмерджентность)
- •4.1.2. Аддитивность
- •Прогрессирующая изоляция и прогрессирующая систематизация
- •4.1.2. Закономерности иерархической упорядоченности систем Интегративность
- •Коммуникативность
- •Эквифинальность
- •Закон необходимого разнообразия
- •Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем
- •Закономерность целеобразования
- •Системный подход и системный анализ
- •5. Принципы построения иерархических информационных систем.
- •5.1. Виды и формы представления структур
- •5.2. Формализация иерархических понятий
- •5.2.1.Координация
- •5.2.2. Декомпозиция
- •5.2.3.Агрегация
- •6. Методы и модели описания информационных систем
- •6.1. Качественные методы описания систем
- •6.1.1. Эвристические методы решения творческих задач
- •6.1. Организация мозгового штурма
- •6.2. Критерии оценки идей
- •6.1.2.Методы типа сценариев.
- •6.1.3. Метод «дерева целей»
- •6.3. Дерево целей
- •6.1.4. Методы экспертных оценок.
- •6.1.5. Мажоритарная система выбора
- •А) Различные правила голосования
- •Б) Парадоксы голосования
- •6.1.6. Морфологические методы
- •6.2. Количественные методы описания систем.
- •6.3. Человеко – машиннные системы
- •6.3.1. Экспертные системы
- •6.3.2. Системы поддежки принятия решенй (сппр)
- •Основные виды сппр
- •7. Моделирование систем
- •7.1. Определение, структура, характеристики моделей
- •7.2. Соответствие между моделью и действительностью:
- •7.3. Классификация моделей по их назначению
- •7.4. Основные принципы моделирования
- •7.5. Классификация видов моделирования систем
- •8. Кибернетический подход к описанию ис.
- •8.1 Управление как процесс.
- •Штриховой линией выделена система управления (су), выполняющая функцию реализации целей управления z*, формируемых субъектом.
- •8.2 Системы управления (су) и сложный объект управления.
- •9. Динамическое описание ис
- •9.1. Модели ис в терминах «вход-выход»
- •9.2 Операторы переходов и выходов детерминированной ис без последствий
- •9.3 Детерминированные ис без последствий с входными сигналами двух классов.
- •9.4. Детерминированные ис с последствиями.
- •Стохастические системы.
- •Сигналы в системах (в разработке)
- •11. Информационные аспекты изучения систем
- •11.1. Энтропия, как мера степени неопределенности состояния физической системы
- •Энтропия сложной системы
- •Энтропия и информация
- •. Задача кодирования сообщений. Код Шеннона-Фено
- •Пропускная способность канала без помех.
- •. Пропускная способность канала с помехами.
- •Литература
3.2. Классификация систем по сложности
Определение большой системы. Существует ряд подходов к разделению систем по сложности, и, к сожалению, нет единого определения этому понятию, нет и четкой границы, отделяющих простые системы от сложных. Разными авторами предлагаются различные классификации сложных систем.
Например, признаком простой системы считают сравнительно небольшой объем информации, требуемый для ее успешного управления. Системы, в которых не хватает информации для эффективного управления, считают сложными.
Г. Н. Поваров оценивает сложность систем в зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре класса систем:
- малые системы (10...103 элементов),
- сложные (104...107 элементов),
- ультрасложные (107. ..1030 элементов),
- суперсистемы (1030.. .10200 элементов).
Так как понятие элемента возникает относительно задачи и цели исследования системы, то и данное определение сложности является относительным, а не абсолютным.
Английский кибернетик С. Бир классифицирует все кибернетические системы на простые и сложные в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико-вероятностного. А. И. Берг определяет сложную систему как систему, которую можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля).
Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе. Все это свидетельствует об отсутствии единого определения сложной системы.
В ТИПиС большой системой (сложной, системой большого масштаба, Large Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию.
Четкой границы, отделяющей простые системы от больших, нет. Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своем составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности. Простая система может находиться только в двух состояниях: состоянии работоспособности (исправном) и состоянии отказа (неисправном). При отказе элемента простая система либо полностью прекращает выполнение своей функции, либо продолжает ее выполнение в полном объеме, если отказавший элемент резервирован. Большая система при отказе отдельных элементов и даже целых подсистем не всегда теряет работоспособность, зачастую только снижаются характеристики ее эффективности. Это свойство больших систем обусловлено их функциональной избыточностью и, в свою очередь, затрудняет формулировку понятия «отказ» системы.
Под большой системой понимается совокупность материальных ресурсов, средств сбора, передачи и обработки информации, людей-операторов, занятых на обслуживании этих средств, и людей-руководителей, облеченных надлежащими правами и ответственностью для принятия решений.
Материальные ресурсы - это сырье, материалы, полуфабрикаты, денежные средства, различные виды энергии, станки, оборудование, люди, занятые на выпуске продукции, и т. д. Все указанные элементы ресурсов объединены с помощью некоторой системы связей, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей.
Примеры больших систем: информационная система; пассажирский транспорт крупного города; производственный процесс; система управления полетом крупного аэродрома; энергетическая система и др.
Характерные особенности больших систем:
- большое число элементов в системе (сложность системы);
- взаимосвязь и взаимодействие между элементами;
- иерархичность структуры управления;
- обязательное наличие человека в контуре управления, на которого
возлагается часть наиболее ответственных функций управления.