Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Общая теория систем. Учебник
.pdf
51
предупреждать их.
Таким образом, эквифинальность характеризует предельные возможности систем определенного класса сложности. Л. Фон Берталанфи, предложивший этот термин, определял эквифинальность применительно к открытой системе (в отличие от состояний равновесия в закрытых системах, полностью детерминированных начальными условиями) как способность достигать независящего от времени и исходных условий состояния, которое определяется исключительно параметрами системы. Эквифинальность – внутренняя предрасположенность системы к достижению некоего предельного состояния, не зависящего от внешних условий. Именно открытые организованные системы, благодаря их открытости и обмену веществ и энергии с внешней
средой, могут и достигают таких состояний, которые не зависят от
исходных условий происхождения и существования и в результате
могут превосходить их по качеству.
В открытых системах появляются динамические закономерности
и парадоксы, противоречащие второму закону термодинамики, когда
вместо увеличения энтропии и достижения максимальной неупорядоченности в открытых системах, где происходит перенос вещества
извне вовнутрь системы, возникает увеличение порядка и сложности.
Это, по мнению Л. фон Берталанфи, является важнейшим свойством
онтогенеза жизненных процессов [12].
Синергичность – способность за счет целостности усиливать конечный результат функционирования системы. Выдающийся русский
физиолог П.К. Анохин так определял систему, обращая внимание на
это свойство: «Системой можно назвать только такой комплекс элементов, у которых взаимное действие и взаимоотношения принимают
характер взаимоСОдействия компонентов на получение фиксированного полезного результата» [6].
Синергизм – это следствие кооперированных (совместных) действий элементов системы, обеспечивающих увеличение их общего
эффекта до величины большей, чем сумма эффектов этих же элементов, действующих отдельно.
Существует две точки зрения на синергичность. Одна позиция
определяет эффект синергии только как положительный, и иным он не
может быть, иначе нет системы. Другая точка зрения предполагает
наличие как положительного нарастающего эффекта, так и отрицательного эффекта. Отрицательный эффект есть эффект разрушения
системы вследствие неорганизованности элементов и их взаимного
влияния.
Положительная синергия усиливается по мере роста организаци-
52
онной целостности больших систем, отрицательная синергия усиливается дезорганизацией системы.
Мультипликативность выражается в том, что эффекты, как по-
ложительные, так и отрицательные обладают свойством умножения.
Умножение отрицательных эффектов происходит в режиме самодвижения, саморазрушения, умножение положительных эффектов осуществляется посредством организованности.
Адаптивность – способность приспосабливаться к изменениям
внутренних и внешних условий таким образом, чтобы эффективность
и стабильность не ухудшались. Таким образом, адаптивность характеризует способность системы эффективно выполнять заданные функции по достижению целей в определенном диапазоне изменяющихся
условий. Чем шире этот диапазон (ширина диапазона определяется
количеством воспринимаемых возмущающих факторов перемен и силой их влияния), тем более адаптивной является система.
Мозолистое тело – важнейшая часть человеческого мозга. От
200 до 250 миллионов нервных клеток сплелись в нем в плотный клубок
и ежесекундно осуществляют очень важную работу – связывают
левое и правое полушария, по сути, превращая наш мозг в единый орган. Было замечено, что после хирургического иссечения этой мозговой «коммутаторной станции» (подобные операции делались раньше
для радикального лечения эпилепсии) человек получал серьезные затруднения с разговорной речью, координацией и психические проблемы. И вот недавно в ходе медицинского обследования 88-летнего
мужчины, который обратился к врачам с жалобой на возникшие
трудности в управлении левой рукой, обнаружилось, что у него нет
мозолистого тела вообще! И никогда не было. Мужчина родился уже
без него. И что же? Он прожил нормальную жизнь и ни разу, вплоть
до последнего времени, не испытывал ни малейших проблем с координацией и памятью. Ученые-медики провели с необычным пациентом
множество тестов и пришли к выводу, что его трудности в управлении левой рукой связаны только с его возрастом. Наш мозг обладает
удивительной приспособляемостью (адаптивностью), и описанный
случай, когда другие его части в отсутствии мозолистого тела взяли
на себя обязанности по связям между полушариями, блестяще это
подтверждает.
Гомеостаз – способность системы в силу целостности своего образования воспроизводить себя, восстанавливать утраченное равновесие, преодолевать сопротивление внешней среды.
Надежность – свойство системы реализовывать заданные функ-
ции в течение определенного периода времени с заданными парамет-
53
рами качества. Надежность системы обеспечивается надежностью
элементов, избыточностью отдельных элементов, дублированием процессов.
Живучесть – способность изменять цели функционирования при
отказе и (или) повреждении элементов системы. Каждая система в своем развитии проходит определенные этапы жизненного цикла.
Все свойства системы связаны между собой, они отражают качественную определенность системы. Но системы иерархичны. И системное рассмотрение мироздания позволяет представить каждую систему как подсистему более высокого уровня. Но тогда ее специфику
определяют те ее свойства, которые важны именно с точки зрения
функционирования системы более высокого уровня. При этом данные
свойства оценивают рассматриваемую подсистему в целом и имеют
общий, интегральный по отношению к ней характер. Такие свойства
называют системообразующими факторами или интегральными
свойствами системы.
Если тот или иной системообразующий фактор можно оценить
количественно, то такую оценку называют интегральным показателем
состояния системы. Таким образом, специфику любой системы определяют прежде всего ее интегральные характеристики, то есть характеристики, оценивающие ее свойства как целостного объекта, рассматриваемого в качестве элемента системы более высокого уровня.
Как видно, системы многообразны, обладают множеством
свойств, для их исследования, понимания необходимо упрощение, что
осуществимо посредством использования моделей.
3.3. Модели системы
Термин «модель» имеет весьма многочисленные трактовки. В
наиболее общей формулировке модель— упрощенное отображение
системы в виде объекта, который имеет сходство в некоторых отношениях с прототипом и служит средством описания, и/или объяснения,
и/или прогнозирования поведения прототипа. Таким образом, представления, которые складываются о тех или иных системах, можно
называть моделями.
Модель используется для моделирования, под которым понимается процесс исследования реальной системы, включающей построе-
ние модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую систему.
Общими функциями моделирования являются описание, объяснение и прогнозирование поведения реальной системы.
Типовыми целями моделирования могут быть поиск оптимальных
54
или близких к оптимальным решениям, оценка эффективности решений, определение свойств системы, чувствительности к изменению
значений характеристик, установление взаимосвязей между характеристиками системы и др.
Важнейшим качеством модели является то, что она дает упро-
щенный образ, отражающий не свойства прототипа, а только те, которые существенны для исследования.
Существуют три основные области применения моделей: обуче-
ние, научные исследования, управление.
При обучении с помощью моделей достигается высокая наглядность отображения различных объектов и облегчается передача знаний
о них. Это преимущественно модели, позволяющие описать и объяснить систему.
В научных исследованиях модели служат средством получения,
фиксирования и упорядочения новой информации, обеспечивая развитие теории и практики.
В управлении модели используются для обоснования решений.
Эти модели должны обеспечить описание, объяснение и предсказание
поведения систем.
Крайне необычный проект затеяли специалисты из университета Лидса. Они хотят создать виртуальную, компьютерную Великобританию – точнейшую копию настоящей, вплоть до последнего городка. И населить ее виртуальными же британцами, использовав для
этого данные переписи 2001 года. При этом, основываясь на результатах различных прогнозов и тестов, ученые постараются придать
персонажам как можно больше правдоподобия. Задача проекта –
моделирование поведения общества в целом, поэтому виртуальную
Великобританию стараются сделать максимально похожей на
настоящую.
После того, как модель будет создана, ее «жизнь» планируют
ускорить, чтобы проверить, каким станет общество через 20-30 лет.
Начиная от демографических тенденций и заканчивая уровнем занятости граждан в каждом отдельном населенном пункте.
А вот уже составленная модель. Специалисты из Колумбийского
университета соединили картографию, долголетние прогнозы изменения климата и смертности по всему миру. В результате летом
2007 года они получили карту мира, на которой отражены изменения
населенности тех ли иных районов Земли в период с 1995 по 2025 год.
Как и следовало ожидать, карта показывает увеличение плотности
населения во многих прибрежных зонах теплых морей и океанов. Не
вызывает удивления и тот факт, что сократится количество жите-
55
лей Восточной и Южной Европы, а также Японии. А вот уменьшение
к 2025 году плотности населения в Центральной и Южной Америке,
на Филиппинах, в Непале, Турции, Индонезии, Камбодже и Бирме –
регионах, где пока что наблюдается значительный прирост населения, - стало для ученых сюрпризом. Россия на этой карте остается
территорией со стабильной плотностью населения, сравнимой с современными показателями.
Классификация видов моделирования и соответственно видов
моделей может быть проведена по разным признакам.
По полноте различают полное, неполное и приближенное модели-
рование.
При полном моделировании модели идентичны объекту во времени и пространстве.
Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется.
В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта совсем не моделируются.
Важно, чтобы модель хорошо отображала исследуемый аспект
системы.
В зависимости от формы реализации моделирование классифицируется на мысленное и реальное.
Мысленное моделирование применяется, когда модели не реали-
зуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их
физического создания. Мысленное моделирование систем реализуется
в следующих видах:
Наглядное моделирование (на базе представлений о реальных
объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте):
1) гипотетическое моделирование – закладывается гипотеза о
закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая
отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на
причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого
объекта;
2) аналоговое моделирование - отображаемый в модели объект
ведет себя так, как реальный, хотя таковым не является;
3) макетирование – в основе построения мысленных макетов
также лежат аналогии, базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте.
Символическое моделирование (искусственный процесс создания
логического объекта, который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов):
56
1) языковое моделирование осуществляется с помощью тезауруса
(образуется из набора понятий исследуемой предметной области представляет собой словарь, отражающий связи между словами или иными
данного языка, предназначенный для поиска слов по их смыслу), позволяет определить семантические (смысловые) отношения иерархического (род/вид) и неиерархического (синонимия, антонимия, ассоциации) типа;
2) знаковое моделирование – составление отдельных цепочек из
слов и предложений для описания объекта с помощью знаков (условного обозначения отдельных понятий).
Математическое моделирование – процесс установления соответствия реальному объекту некоторого математического объекта,
называемого математической моделью:
1) инвариантное моделирование – запись соотношений модели с
помощью традиционного математического языка безотносительно к
методу формирования модели (решения уравнений);
2) аналитическое моделирование – моделируется только функ-
циональный аспект системы в виде некоторых аналитических соотношений;
3) алгоритмическое моделирование – запись соотношений моде-
ли и выбранного численного метода в виде алгоритма;
4) имитационное моделирование – воспроизводится алгоритм
функционирования системы во времени – поведение системы, причем
имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания,
что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях
процесса в определенные моменты времени, дающие возможность
оценить характеристики системы;
5) комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование -
производится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, для тех из них, где это
возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели;
6) информационное (кибернетическое) моделирование - рассмат-
ривается реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и
выходов и моделируются связи между входами и выходами, в основе
лежит отражение некоторых информационных процессов управления,
что позволяет оценить поведение реального объекта;
7) структурное моделирование – базируется на некоторых спе-
цифических особенностях структур определенного вида, которые используются как средство исследования систем или служат для разра-
57
ботки на их основе специфических подходов к моделированию с применением других методов формализованного представления систем
(теоретико-множественных, кибернетических, лингвистических); термин «структура модели» может применяться к функциям (функциональные структуры), к элементам (морфологические структуры), к их
сочетанию (объектно-ориентированные структуры);
8) ситуационное моделирование – описание объекта в виде сово-
купности элементов, связанных между собой определенными отношениями, отображающими семантику предметной области, модель объекта имеет многоуровневую структуру и представляет собой тот информационный контекст, на фоне которого протекают процессы
управления.
При реальном моделировании используется возможность исследования характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его
части. Реальное моделирование является наиболее адекватным, но его
возможности ограничены. Существуют несколько вариантов реального
моделирования:
Натурное моделирование – проведение исследования на реальном
объекте с последующей обработкой эксперимента на основе теории
подобия:
1) научный эксперимент характеризуется широким вмешатель-
ством человека, применением разнообразных средств обработки информации;
2) комплексные испытания – моделирование осуществляется пу-
тем обработки и обобщения сведений о группе однородных явлений;
3) производственный эксперимент – обобщение опыта, накоп-
ленного в ходе производственного процесса, на базе теории подобия
обрабатывается статистический материал по производственному процессу с получением его обобщенных характеристик.
Физическое моделирование – осуществляется с использованием
физических моделей (в виде изменения масштаба объекта), которые
сохраняют природу объекта и обладают физическим подобием. Может
протекать:
1) в реальном масштабе времени;
2) в модельном (псевдореальном) масштабе времени;
3) происходит без учета времени.
В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется, либо поведение реального
объекта, либо его модели при заданных или создаваемых искусственно
воздействиях внешней среды.
Все мышление человека, по сути, моделирование на основании
58
имеющейся информации. И другого способа мыслить у человека нет.
Любое представление об объекте (системе), любое обобщение имеет
свою область применения. При этом в рамках области применения оно
будет правильным, а за пределами может оказаться неверным. Многие
проблемы возникают потому, что модель была применена не там, где
она может работать, потому что полностью отражает объект. Более
того, при применении мысленных моделей следует иметь в виду, что
одно и тоже явление можно описать по-разному, построить разные
модели, но ни одна из них не будет исчерпывающей. Поэтому в разных случаях удобными могут оказаться разные модели одного и того
же явления, в зависимости от задачи исследования.
Таким образом, системное мышление требует нового взгляда на
модели: не может быть отображена реальность (сложная система)
единственно правильной моделью системы. В нашем сознании вполне
могут существовать и сотрудничать разные, даже взаимоисключающие
модели. И в разных случаях, в разных ситуациях, мы можем применять
ту модель, которая лучше будет отражать данное явление, исходя из
цели исследования. Системный анализ учит не противопоставлять модели, а объединять их, пользуясь теми, которые в данном случае, в
данной области применимости удобнее переходить с одной модели на
другую, учиться полимодельному мышлению.
Выводы
Систему можно классифицировать по разным признакам. Цель
любой классификации – ограничить выбор подходов к отображению
системы, сопоставить выделенным классам приемы и методы системного анализа.
Системы обладают различными свойствами, основными из которых являются целостность, эмерджентность, живучесть, адаптивность,
надежность, гомеостаз, иерархичность, эквифинальность.
Свойства системы отражают ее специфику.
Сложные системы исследуют с помощью моделей, которые позволяют упростить представление системы для понимания без потери
ее качественных характеристик в виде интегральных свойств, определяемых с помощью интегральных показателей состояния системы.
Вопросы для повторения
1. Классификация систем по заданным признакам.
2. Модель системы и необходимость моделирования.
3. Виды моделирования и разновидности моделей систем.
4. Основные свойства систем.
59
5. Что понимается под эмерджентностью системы?
6. Что означает иерархичность системы?
7. Что означает свойство синергичности?
8 Что понимается под эквифинальностью?
9. Что такое мультипликативность, и как появляется мультипли-
кативный эффект?
10. Что означает организованность системы, и как это свойство
связано с другими основными свойствами системы?
11. Что означает понятие «системообразующие факторы?
12. Чем отличаются гомогенные системы от гетерогенных?
13. Охарактеризуйте статические и динамические системы.
14. Какова роль математического моделирования в общей теории
систем?
15. Назовите свойства сложных систем. По каким параметрам
можно судить о сложности системы?
16. Каковы особенности открытых систем?
60
Глава 4. ОСНОВНЫЕ СИСТЕМНЫЕ ЗАКОНЫ
4.1. Закон синергии
4.2. Закон самосохранения
4.3. Закон развития
4.4. Закон информированности-упорядоченности
4.5. Закон композиции и пропорциональности (закон гармо-
нии)
4.6. Закон единства анализа и синтеза
4.7. Законы онтогенеза и филогенеза
4.8. Закон относительных сопротивлений (закон наименьших)
4.9. Системные закономерности и принципы
4.1. Закон синергии
Наука выявляет связи, зависимости между явлениями и процессами, которые характеризуются как закономерности, формулируются
как законы и учитываются и применяются как принципы.
Зависимость — это отношение одного явления к другому как от-
ношение следствия к причине, это определенный характер связи между элементами входа и выхода системы, поддающиеся осмыслению.
Закон – прочная, устойчивая и постоянно повторяющаяся связь
между явлениями и процессами.
Закон как объективная, существенная, устойчивая связь явлений
или процессов представляет собой основу разработки и построения
любой научно обоснованной и общепризнанной теории. Таким образом, выявление и определение важнейших связей в соответствующей
области знаний и формулирование законов обеспечивает создание теории.
Закономерность – отражение логики и последовательности в явлениях, которые относятся к определенному месту и времени.
Принцип (лат. principium – основа, начала) – основная идея, вы-
ступает оптимальным правилом, нормой, сформулированной людьми,
но носящей объективный характер.
Принципы и законы отражают один и тот же аспект действительности, но в разной форме: закон в виде положительного знания, а
принцип в виде нормативного – регулятивной нормы (определенного
требования). Зависимость — основа закона. В основе закономерности
лежат количественные и качественные зависимости между ними. Таким образом, прослеживается явная взаимосвязь между зависимостью
как причинно-следственным отношением одного явления к другому,
закономерностью как объективно существующими устойчивыми свя-
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]