2.3. Динамические системы

Мы принимаем решения, которые изменяют окружающий мир; собираем информацию о реальном мире, и, используя новую информацию, пересматриваем наше понимание мира и решений, которые мы должны принять, чтобы подвести наше восприятие состояния системы ближе к нашим целям.

Следующий шаг в исследовании систем состоит в том, чтобы понять и описать, как система «работает», что происходит с ней самой и с окружающей средой в ходе реализации поставленной цели. Очевидно, и подход к описанию, и степень подробности описания происходящих процессов могут быть различными. Однако общим при этом является то, что необходимо отражать поведение систем, описывать происходящие с течением времени изменения, последовательность этапов, операций, действий, причинно-следственные связи.

Системы, в которых происходят какие либо изменения со временем, называются динамическими. Заметим, что термин «динамический» в русском языке неоднозначен; здесь он будет использован в широком смысле как обозначение любых изменений во времени.

Различают два типа динамики системы: ее функционирование и развитие. Под функционированием понимаются процессы, которые происходят в системе (и окружающей ее среде), стабильно реализующей фиксированную цель (функционируют, например, часы, городской транспорт, кинотеатр, станок, и т.д.). Развитием называется то, что происходит с системой при изменении ее целей. Характерной чертой развития является тот факт, что существующая структура перестает соответствовать новой цели, и для обеспечения новой функции приходится изменять структуру, а иногда и состав системы, перестраивать всю систему.

Не следует считать, что система всегда находится либо в фазе развития, либо в состоянии функционирования. При реконструкции одного цеха остальные функционируют, завод в целом развивается. Даже при коренной перестройке системы какие-то элементы и даже подсистемы старой структуры могут продолжать функционировать в новой по-прежнему. Возможны и такие системы, для функционирования которых какие-то ее подсистемы должны быть постоянно в развитии.

2.3.1. Обратные связи

Сложное поведение обычно является результатом взаимодействий обратных связей между компонентами системы, а не результатом сложности компонентов непосредственно. Вся динамика системы является результатом взаимодействия двух типов петель обратной связи, положительный (или самоукрепляющей – self-reinforcing) и отрицательный (или уравновешивающей – balancing). Отрицательные петли противодействуют изменениям. Меньше количество никотина в сигаретах – больше сигарет должны потребить курильщики, чтобы получить дозу никотина, в которой они нуждаются. Более привлекательный для жизни город – большая иммиграция из окружающих областей будет повышать безработицу, повышать цены, переполнять школы, увеличивать скопления транспорта, пока это не снизит привлекательность города до привлекательности других мест проживания людей. Эти петли описывают процессы, которые имеют тенденцию ограничивать изменения, тенденцию поиска баланса и равновесия.

Положительная обратная связь. Положительные петли самоукрепляют. Например, больше куриц несут больше яиц, из которых появляются новые курицы, которые увеличивают число яиц и так далее. Такая самоукрепляющая петля обозначается идентификатором полярности R (self-reinforcing). Если бы эта петля была единственным действием в системе «курица – яйцо», число куриц и яиц возрастало бы по экспоненте. Конечно, никакое реальное количество не может расти бесконечно, поэтому должны иметься пределы роста. Эти пределы создаются отрицательными обратными связями.

Отрицательная обратная связь. Отрицательные петли уравновешивают. Они противодействуют изменениям. Поскольку численность куриц растет, различные отрицательные петли будут пытаться сбалансировать эту численность. Один классический пример отрицательной петли: Чем больше куриц, тем больше они будут делать попыток пересечения дорог. Если на дороге имеется движение, большее число пересечений дороги будет вести к уменьшению количества куриц (следовательно, отрицательной «–» полярности для связи между дорожными пересечениями и числом куриц). Увеличение числа куриц увеличивает опасность дорожных пересечений, которые снижают численность куриц. Символ B (balancing) обозначает отрицательную обратную связь. Если бы отрицательная обратная связь в системе «дорога – курицы» была единственной, число куриц постепенно бы снижалось до тех пор, пока не останется ни одной.

Все системы, независимо от сложности, состоят из положительных и отрицательных обратных связей, и вся динамика является результатом взаимодействия петель этих связей друг с другом. Любой тип петли может быть для нас хорош или плох, в зависимости от того, к каким последствиям петля приводит, и, конечно, в зависимости от нашей оценки. Несмотря на то, что существует только два типа петель обратной связи, системы могут содержать тысячи петель обоих типов, соединенных друг с другом с многократными временными задержками и нелинейностями. Воображение может позволить нам вывести динамику изолированных связей из этого множества петель, но когда эти петли взаимодействуют многократно, не так легко определить будущую динамику. Когда воображение не помогает, мы обращаемся к компьютерному моделированию, чтобы оценить поведение наших моделей. Об этом речь пойдет в 3-й главе.

Петли обратной связи всегда присутствуют при изучении сложных систем. Концепция обратной связи, развитая в физике и технических науках, применима не только к техническим системам, но также и к процессам принятия решений человеком. Дж. Форрестер в своей первой работе по системной динамике [14] утверждает, что процессы принятия решений (включая исследования) следует рассматривать в контексте петель обратной связи. Петля – классическая отрицательная обратная связь, посредством которой лица, принимающие решения, сравнивают информацию о соотношении состояния реального мира с различными целями, оценивают несоответствия между желаемыми и фактическими состояниями, и выбирают действия, которые (как они полагают) будут заставлять реальный мир двигаться к желаемому состоянию. Даже если изначально выбранные решения не закрывают несоответствие между желательным и фактическим состояниями, система может в конечном счете достигнуть желаемого состояния, поскольку последующие решения пересматриваются в свете полученной информации, например, при движении на автомобиле можно повернуть руль недостаточно для того, чтобы направить автомобиль в нужном направлении, но поскольку визуальная обратная связь показывает ошибку, мы продолжаем поворачивать руль до нужного направления движения.