Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Системный анализ. Учебное пособие для бакалавров и специалистов

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 12 / 122 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 > Следующая >>>

определяется цель (назначение системы) как желаемый конечный результат.

6. Устойчивость – это способность системы возвращаться в

состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий (рис. 1.3). От нее зависит продолжительность жизни системы.

Рис. 1.3. Устойчивость системы

Простые системы имеют пассивные формы устойчивости, касающиеся их поведения (кроме первой): прочность, сбалансированность, регулируемость, гомеостаз. А для сложных определяющими являются активные формы (носят в основном структурный характер): надежность, живучесть и адаптируемость. Надежность – свойство сохранения структуры систем, несмотря на гибель отдельных ее элементов, с помощью их замены или дублирования, а живучесть – активное подавление вредных качеств. Таким образом, надежность является более пассивной формой, чем живучесть. Адаптируемость – свойство изменять поведение или структуру с целью сохранения, улучшения или приобретения новых качеств в условиях изменения внешней среды. Обязательным условием возможности адаптации является наличие обратных связей.

1.4. Системные теоремы

К настоящему моменту системный анализ накопил достаточно фактов, благодаря которым может быть сформулирован целый ряд обобщающих системных теорем. В качестве примера приводятся некоторые из них:

– система тем более стабильна, чем больше элементов и связей ее составляют (Берталанфи – Коммонер);

– в соперничестве с другими системами выживает та из них, которая наилучшим образом способствует поступлению энергии и использует максимальное ее количество наиболее эффективным образом (Лотка – Одум – Моисеев);

– система не может быть описана одним параметром, она всегда существенно многомерна (Митчерлих);

– выносливость системы определяется самым слабым звеном в цепи ее потребностей (Либих);

– система не может спонтанно повысить степень своей симметрии (Кюрье);

– с наибольшей эффективностью система функционирует в определенных пространственно-временных границах;

– система всегда противодействует внешнему воздействию, стремящемуся изменить ее устойчивое состояние (Ле Шателье – Браун);

– система из одного устойчивого состояния может перейти в другое устойчивое состояние только через состояние хаоса (Чернавский);

– систему нельзя объяснить (понять), не выходя за рамки самой системы (Гедель).

Замечательным свойством этих теорем является то, что все они верны как для живых, так и для неживых систем.

1.5. Закономерности развития систем

1. Историчность – это изменение системы во времени. Любая

система не может быть неизменной, что она не только возникает, функционирует, развивается, но и погибает. Можно привести примеры становления, расцвета, старения и гибели биологических и социальных систем.

Закономерность историчности можно не только учитывать пассивно, фиксируя старение, но и использовать для предупреждения «смерти» системы. Разрабатываются «механизмы» реконструкции системы для сохранения ее в новом качестве (апгрейд компьютера).

С течением времени в системе возникают внутренние противоречия, классический диалектический подход, единство и борьба противоположностей.

Применительно к системам Холл ввел противоречивые понятия:

1) прогрессирующая факторизация – стремление системы к

состоянию со все более независимыми элементами;

2) прогрессирующая систематизация – стремление системы к

уменьшению самостоятельности элементов, к большей целостности.

Это два крайних состояния системы, за счет внутренних противоречий происходит развитие.

2. Закономерность самоорганизации. В любой реальной

развивающейся системе действуют две противоречивые тенденции: с одной стороны, для всех явлений, в том числе и для развивающихся, открытых систем, справедлив второй закон термодинамики («второе начало»), т.е. стремление к возрастанию энтропии; а с другой –

наблюдаются негэнтропийные (противоположные энтропийным) тенденции, лежащие в основе эволюции.

Выделяют самоорганизующиеся системы, которые способны противостоять энтропии. Научное направление, изучающее универсальные закономерности процессов самоорганизации, эволюции и кооперации, называют синергетикой.

Особое место в синергетике занимают вопросы спонтанного образования упорядоченных структур различной природы в процессах взаимодействия, когда исходные системы находятся в неустойчивых состояниях. Следуя Пригожину, ее можно кратко охарактеризовать как «комплекс наук о возникающих системах».

Принцип развития формулируется как последовательное прохождение критических областей – точек бифуркаций. Вблизи точек бифуркации наблюдается резкое усиление отклонений. Выбор, по которому пойдет развитие после бифуркации, определяется в момент неустойчивости. Поэтому зона бифуркации характеризуется принципиальной непредсказуемостью – неизвестно, станет ли дальнейшее развитие системы хаотическим или родится новая, более упорядоченная структура. Здесь резко возрастает роль неопределенности: случайность на входе в неравновесной ситуации может дать на выходе катастрофические последствия.

В то же время сама возможность спонтанного возникновения порядка из хаоса – важнейший момент процесса самоорганизации в сложной системе.

Главные принципы синергетического подхода в современной науке

1. Принцип дополнительности Н. Бора. В сложных системах

возникает необходимость сочетания различных, ранее казавшихся несовместимыми, а ныне дополняющих друг друга моделей и методов описания.

2. Принцип спонтанного возникновения И. Пригожина. В

сложных системах возможны особые критические состояния, когда малейшие изменения могут внезапно привести к появлению новых структур, полностью отличающихся от обычных (в частности, это может вести к катастрофическим последствиям – эффекты «снежного кома» или эпидемии).

3. Принцип несовместимости Л. Заде. При росте сложности

системы уменьшается возможность ее точного описания вплоть до некоторого порога, за которым точность и смысловая связанность информации становятся несовместимыми, взаимно исключающими характеристиками.

4. Принцип управления неопределенностями. В сложных

системах требуется переход от борьбы с неопределенностями к управлению неопределенностями. Различные виды неопределенности должны преднамеренно вводиться в модель исследуемой системы, поскольку они служат фактором, благоприятствующим инновациям (системным мутациям).

5. Принцип незнания. Знания о сложных системах

принципиально являются неполными, неточными и противоречивыми: они обычно формируются не на основе логически строгих понятий и суждений, а исходя из индивидуальных мнений и коллективных идей. Поэтому в подобных системах важную роль играет моделирование частичного знания и незнания.

6. Принцип соответствия. Язык описания сложной системы

должен соответствовать характеру располагаемой о ней информации (уровню знаний или неопределенности). Точные логикоматематические, синтаксические модели не являются универсальным языком, также важны нестрогие, приближенные, семиотические модели и неформальные методы. Один и тот же объект может описываться семейством языков различной жесткости.

7. Принцип разнообразия путей развития. Развитие сложной

системы многовариантно и альтернативно, существует «спектр» путей ее эволюции. Переломный критический момент неопределенности будущего развития сложной системы связан с наличием зон бифуркации – «разветвления» возможных путей эволюции системы.

8. Принцип единства и взаимопереходов порядка и хаоса.

Эволюция сложной системы проходит через неустойчивость; хаос не только разрушителен, но и конструктивен. Организационное развитие сложных систем предполагает своего рода сочетание порядка и хаоса.

9. Принцип колебательной (пульсирующей) эволюции.

Процесс эволюции сложной системы носит не поступательный, а циклический или волновой характер: он сочетает в себе дивергентные (рост разнообразия) и конвергентные (свертывание разнообразия) тенденции, фазы зарождения порядка и поддержания порядка. Открытые сложные системы пульсируют: дифференциация сменяется интеграцией, разбегание – сближением, ослабление связей – их усилением и т.п.

Синергетику нужно применять к сложным открытым системам. С более простыми системами можно «обойтись» более простыми методами. Поэтому важна задача классификации исследуемой системы.

Основание (критерий) классификации

Классы систем

По взаимодействию с внешней средой

Открытые Закрытые Комбинированные

По структуре

Простые Сложные Большие

По характеру функций

Специализированные Многофункциональные (универсальные)

По характеру развития

Стабильные Развивающиеся

По степени организованности

Хорошо организованные Плохо организованные (диффузные)

По сложности поведения

Автоматические Решающие Самоорганизующиеся Предвидящие Превращающиеся

По характеру связи между элементами

Детерминированные Стохастические

По характеру структуры управления

Централизованные Децентрализованные

По назначению

Производящие Управляющие Обслуживающие

1.6. Классификация систем

Цель классификации – ограничить выбор подходов к отображению систем, выработать язык описания, подходящий для соответствующего класса. Система может быть охарактеризована одним или несколькими признаками, и ей может быть найдено место в различных классификациях (табл. 1.1), каждая из которых может быть полезной при выборе методологии исследования. Можно выделить реальные (естественные и искусственные системы) и абстрактные (математическая модель).

Таблица 1.1. Классификация систем

Открытой называется система, которая взаимодействует с окружающей средой. Все реальные системы являются открытыми.

Закрытой называется система, которая не взаимодействует со средой. Для закрытой системы любой ее элемент имеет связи только с элементами самой системы. Разумеется, закрытые системы представляют собой некоторую абстракцию реальной ситуации, так

KNC 

 

KNPPP

1

 

KNH log

 

KNS ,

 

KNS ,

NN 

HH 

 

KNNS ,



как, строго говоря, изолированных систем не существует. Однако очевидно, что упрощение описания системы заключается в отказе от внешних связей, может привести к полезным результатам, упростить исследование системы.

Комбинированные системы содержат открытые и закрытые подсистемы.

Простые – системы, не имеющие разветвленных структур, состоящие из небольшого количества взаимосвязей и небольшого количества элементов. Такие элементы служат для выполнения простейших функций, в них нельзя выделить иерархические уровни. Отличительной особенностью простых систем является детерминированность (четкая определенность) номенклатуры, числа элементов и связей как внутри системы, так и со средой.

Сложные – характеризуются большим числом элементов и внутренних связей, их неоднородностью, структурным разнообразием, выполняют сложную функцию или ряд функций. Компоненты сложных систем могут рассматриваться как подсистемы, каждая из которых может быть детализирована еще более простыми подсистемами и т.д. до тех пор, пока не будет получен элемент.

Иерархическое построение – характерный признак сложных систем, при этом уровни иерархии могут быть как однородные, так и неоднородные. Сложную систему обычно можно разбить на подсистемы – решающую, управляющую, адаптивную и т.п.

Для сложных систем присущи такие факторы, как невозможность предсказать их поведение, разнообразные состояния.

Мера сложности оценивается по-разному с точки зрения структуры, функций и т.п. В теории информации разработан механизм оценки сложности вероятностных систем на основе статистической меры количества информации, предложенной К. Шенноном. Здесь за количество информации, необходимое для описания системы, принимается величина, равная энтропии системы.

Энтропийная оценка сложности. Пусть система S содержит N переменных, каждая переменная имеет системы равновероятны. У такой системы мощность полного

множества состояний равна

ограничений имеет вид будет равна

, если

. Следовательно, для систем

, то

состояний, все состояния

, вероятностная функция

. В этом случае энтропия

, для системы

HHH 

 

,KNS

KK 

HH 

соответственно

, для систем

, если

, то

Большой называют систему, не наблюдаемую одновременно с позиции одного наблюдателя во времени или в пространстве, для которой существен пространственный фактор, число подсистем которой очень велико, а состав разнороден.

Система может быть и большой, и сложной. Сложные системы объединяет более обширную группу систем, то есть большие – подкласс сложных систем.

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.

Декомпозиция связана с моделью, так как сама система не может быть расчленена без нарушений свойств. На уровне моделирования разрозненные связи заменятся соответственно эквивалентами, либо модель систем строится так, что разложение ее на отдельные части при этом оказывается естественным.

Применительно к большим и сложным системам декомпозиция является мощным инструментом исследования.

Агрегирование является понятием, противоположным декомпозиции. В процессе исследования возникает необходимость объединения элементов системы с целью рассмотреть ее с более общих позиций.

Декомпозиция и агрегирование представляют собой две противоположные стороны подхода к рассмотрению больших и сложных систем, применяемые в диалектическом единстве.

Хорошо организованная система. В такой системе четко определены элементы, связи, цели. Известны правила объединения в более крупные компоненты (атом, Солнечная система).

Плохо организованная (диффузная) система. В такой системе не учитывают все компоненты, их свойства, связи и цели. В такой системе описывают закономерности и макропараметры отдельных компонентов. Затем эти закономерности распространяют на все элементы системы. (Газ – его свойства получают не из отдельных молекул, а из макропараметров.)

1.7. Методология системного анализа

В отличие от большинства научных дисциплин, стремящихся к формализации, системный анализ допускает, что в определенных ситуациях неформализуемые решения, принимаемые человеком,

являются более предпочтительными. Следовательно, системный анализ рассматривает в совокупности формализуемые и неформализуемые процедуры, и одной из его задач является определение их оптимального соотношения.

Системный анализ базируется на принципах системного подхода, которые часто считают ядром методологии. Известно около двух десятков таких принципов, ряд из которых целесообразно рассмотреть:

– принцип конечной цели: абсолютный приоритет конечной цели;

– принцип единства: совместное рассмотрение системы как целого и как совокупности элементов;

– принцип связности: рассмотрение любой части совместно с ее связями с окружением;

– принцип модульного построения: полезно выделение модулей в системе и рассмотрение ее как совокупности модулей;

– принцип иерархии: полезно введение иерархии элементов и (или) их ранжирование;

– принцип функциональности: совместное рассмотрение структуры и функции с приоритетом функции над структурой;

– принцип развития: учет изменяемости системы, ее способности к развитию, расширению, замене частей, накапливанию информации;

– принцип неопределенности: учет неопределенностей и случайностей в системе.

Сиcтeмный aнaлиз имeeт cлeдyющиe ocoбeннocти:

– пpимeняeтcя для peшeния в том числе тaкиx пpoблeм, кoтopыe нe мoгyт быть пocтaвлeны и peшeны oтдeльными мeтoдaми мaтeмaтики, т.e. пpoблeм c нeoпpeдeлeннocтью cитyaции пpинятия peшeния;

– иcпoльзyeт нe тoлькo фopмaльныe мeтoды, нo и мeтoды кaчecтвeннoгo aнaлизa, т.e. мeтoды, нaпpaвлeнныe нa aктивизaцию иcпoльзoвaния интyиции и oпытa cпeциaлиcтoв;

– oбъeдиняeт paзныe мeтoды c пoмoщью eдинoй мeтoдики;

– oпиpaeтcя нa нayчнoe миpoвoззpeниe, в чacтнocти нa диaлeктичecкyю лoгикy;

– дaeт вoзмoжнocть oбъeдинить знaния, cyждeния и интyицию cпeциaлиcтoв paзличныx oблacтeй знaний и oбязывaeт иx к oпpeдeлeннoй диcциплинe мышлeния;

– ocнoвнoe внимaниe yдeляeт цeлям и цeлeoбpaзoвaнию.

Специалисты по системному анализу приводят различные схемы выполнения системного анализа, которые представляются в виде алгоритмов. То обстоятельство, что системный анализ оперирует не только формализованными, но и неформализованными процедурами, не означает, что нельзя говорить о его алгоритмах. Имеются попытки

Физическая система,

включающая проблему практики

Анализируемая система

(общее представление)

Анализируемая система

(детальное представление)

Синтезируемая система

Предлагаемая физическая система

Функционирование

Декомпозиция

Анализ

Синтез

Реализация

Оценка снятия проблемы

Оценка системы

создать достаточно общий, универсальный алгоритм системного анализа.

1.8. Структура системного анализа

Общий подход к решению проблем может быть представлен как цикл (рис. 1.4):

Рис. 1.4. Общий подход к решению проблем

На этапе декомпозиции, обеспечивающем общее представление системы, осуществляется следующее.

1. Определение общей цели исследования и основной функции

системы.

2. Выделение системы из среды (разделение на

систему/«несистему») по критерию участия каждого рассматриваемого элемента в процессе, приводящем к результату на основе рассмотрения системы как составной части надсистемы.

3. Описание воздействующих факторов.

4. Описание тенденций развития, неопределенностей разного рода.

5. Описание системы как «черного ящика».

6. Функциональная (по функциям), компонентная (по виду

элементов) и структурная (по виду отношений между элементами) декомпозиции системы.

На этапе анализа, обеспечивающем формирование детального представления системы, осуществляется следующее.

1. Функционально-структурный анализ существующей системы,

позволяющий сформулировать требования к создаваемой системе или

модели. Он включает уточнение состава и законов функционирования элементов, алгоритмов функционирования и взаимовлияний подсистем, разделение управляемых и неуправляемых характеристик, задание пространства состояний Z, задание параметрического пространства Т, в котором задано поведение системы, анализ целостности системы, формулирование требований к создаваемой системе.

2. Морфологический анализ — анализ взаимосвязи компонентов.

3. Генетический анализ — анализ предыстории, причин развития

ситуации, имеющихся тенденций, построение прогнозов.

4. Анализ аналогов.

5. Анализ эффективности (по результативности, ресурсоемкости,

оперативности). Он включает выбор шкалы измерения, формирование показателей эффективности, обоснование и формирование критериев эффективности, непосредственно оценивание и анализ полученных оценок.

6. Формирование требований к создаваемой системе, включая

выбор критериев оценки и ограничений.

Этап синтеза системы, решающей проблему. На этом этапе осуществляется следующее.

1. Разработка модели требуемой системы (выбор математического

аппарата, моделирование, оценка модели по критериям адекватности, точности и т.п.).

2. Синтез альтернативных структур системы, снимающей

проблему.

3. Синтез параметров системы, снимающей проблему.

4. Оценивание вариантов синтезированной системы (обоснование

схемы оценивания, реализация модели, проведение эксперимента по оценке, обработка результатов оценивания, анализ результатов, выбор наилучшего варианта).

Так как не все перечисленные этапы имеют формальный аппарат, то, следовательно, на современном уровне системный анализ не является строгим научным методом, некоторые этапы и задачи выполняются на содержательном уровне, на основе логики, здравого смысла, инженерного опыта и интуиции.

Каждый класс задач системного анализа на любом этапе требует адекватных методов решения. Всю совокупность системных методов исследования можно разбить на три большие группы (табл. 1.2).

<<< < Предыдущая 12 / 122 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]