Наибольших успехов в этом достигли технические науки и производственные процессы: механика и машиностроение, электротехника, строительное дело, транспорт и ряд других.

Описывая такие системы и процессы, мы можем не только указать их точные количественные параметры, но и составить уравнение связывающие между собой эти параметры в динамике развития систем. И таким образом рассчитать значение одних параметром в зависимости от изменение других.

Однако мы не может расчетным путем установить заранее какой частоты достигает пульс спортсмена после пробега определенного расстояния с некоторой заданной скоростью, на сколько % изменится производительность труда в зависимости от того или иного режима и длительности перерыва в работе, как изменится валовая продукция предприятия при изменения структуры управления им и т.д. При чем невозможность точного определения количественных характеристик и уравнений, отражающих взаимосвязь между ними, не является принципиальной чертой таких сложных систем, а отражает меру нашего незнания или не точного знания процессов происходящих в этих систем. По мере углубления знаний о процессах, происходящих в тех или иных системах, возрастают и наши возможности количественного описания этих процессов.

До недавнего времени в биологических и социально-экономических науках современные математические методы применялись в весьма ограниченных масштабах.

В настоящее время значительно расширились области применения теории вероятностей и математической статистики, математической логики и теории алгоритмов, теории множеств и теории графов, теории игр и исследования операций, корреляционного анализа математического программирования и др.

Теория и практика кибернетики непосредственно базируется на применении математических методах описания и исследования систем и процессов управления на построение адекватных и математических моделей и решения этих моделей на электронных вычислительных машин.

Таким образом основным методом кибернетики - является метод математического моделирования систем и процессов управления.

К основным методологическим принципов кибернетики относится применения системного и функционального подхода при описание и исследования сложных систем. Системный подход исходя из представлений об определенной целостности системы выражается в комплексном её изучении с позиции системного анализа, то есть анализа проблем и объектов как совокупности взаимосвязанных элементов.

Функциональный анализ имеет своей целью выявления и изучения функциональных последствий тех или иных явлений или событий для исследуваемого объекта. Соответственно функциональный подход предполагает учет результата функционального анализа при исследовании и синтезе систем управления.

Основная цель кибернетики как науки об управлении – добиться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, то есть приводили бы более быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов (сырья, энергии, человеческого труда, машинного времени и т.д.). Всё это можно определить термином – оптимизация.

И таким образом основной целью кибернетики является – оптимизация системы управления.

Совокупность теоретических проблем относящихся к системам и процессам управления в них составляет основное содержание теоретической кибернетики. Ее задачей является: разработка научного аппарата и методов исследований систем управлений независимо от их конкретной природы.

Теоретическую кибернетику вошли и получили дальнейшее развитие такие разделы прикладной математики, как теория информации и теория алгоритмов, теория игр, исследования операции и др.

Ряд проблем теоретической кибернетики разработаны уже непосредственно в недрах этого научного направления, а именно теория логических сетей, теория автоматов, теория формальных языков и грамматик, теория преобразовательной информации и т.д.

Теоретическая кибернетика включает так же общие методологические и философские проблемы этой науки.

В зависимости от типа систем управления, которой изучается прикладной кибернетикой подразделяют на: техническую, биологическую и экономическую кибернетику.

Техническая кибернетика – это наука об управления техническими системами. Техническую кибернетику часто и неправомерно отождествляют к современной теории автоматического регулирования и управления. Эта теория является важной составляющей технической кибернетики, которая помимо этого включает так же вопросы разработки и конструирования автоматов, в том числе современных вычислительных машин и роботов, а так же проблемы технических средств сбора, передачи, хранения и преобразования информации, распознавание образов и т.д.

Биологическая кибернетика – изучает общие законы хранение, передачи и переработки информации в биологических систем.

Биологическую кибернетику подразделяют на:

- медицинскую кибернетику, которая занимается главным образом моделирования заболеваний и исследования этих моделей для диагностики, прогнозирования и лечения.

- физиологическую кибернетику, изучающую и моделирующую функцию клеток и органов в норме и патологии.

- нейрокибернетика, которой моделируется процессы обработки информации в нервной системы.

- психологическая кибернетика – моделирует психику на основе изучения поведения человека

Промежуточным звеном между биологической и технической кибернетики является биохимика – наука об использование моделей биологических процессов и механизмов в качестве прототипов для совершенствование и создание новых технических устройств.

Экономическая кибернетика - эта наука, которая используется методы и средства кибернетики в целях исследования и организации процессов управления в экономических системах.

Сферой экономической кибернетики являются вопросы оптимизации управления экономикой страны в целом, отраслях реальной экономики, экономических районах, промышленных комплексах, на предприятиях и т.д. А экономико-математической моделировании позволяет лучше осмыслить динамику развития производственно-экономических систем, разрабатывать меры по улучшению их структуры и методы экономического прогнозирования и управления.

Однако основным направлениям экономической кибернетики – стала разработка система теории построения и функционирования автоматизированной систем управления.

Место кибернетики занимающиеся исследованием чрезвычайно широкого круга вопроса в системе наук:

Кибернетика является обобщающейся наукой и следующей и биологической, и технической, и социальной системы. Однако предметом её исследования являются не все вопросы структуры и поведения этих систем, а только вопросы связанные с процессами управления. Следовательно, являясь междисциплинарной наукой, кибернетика не претендует на роль над дисциплинарной наукой. В то время как философия оперирует такими универсальными категориями, как материя, время, пространство, кибернетика имеет дело непосредственно лишь с категорией информацией, являющееся свойством особым образом организованной материей (а не всей материей).

Таким образом место кибернетики в системе наук можно определить следующем образом – кибернетика охватывает все науки, но не полностью, а лишь в той части, которая относится к сфере процессов управления, связанные с этими науками и соответственно с изучаемыми ими системами. Философия ж объясняет закономерности общей для всех наук, рассматривает на ряду с ними и кибернетику как сферу действия общих философских законов развития материального мира.

Основной философской проблемой, возникшей в связи с появлением и развития кибернетики как нового научного направления, является прежде всего вопрос о природе и свойствах информации как основной категории кибернетики, вопросы диалектики и структуры, развития сложных систем и их иерархии, зависимости их свойств от количества элементов, взаимодействия с внешней среды.

Ряд методологических и философских вопросов возникает среди проблемы моделирования – о сущности, типов и свойствах материальных и идеальных моделей, их адекватности и границах применения. В связи задачами бионического моделирования и создания универсальных кибернетических автоматов, роботов и искусственного интеллекта, возникает проблема о предельных возможностей таких систем и о сравнения возможности обработки информации кибернетическими машинами и человеком. Создания автоматизированных человеком машинных систем управления, ставит философские проблемы о роле человека в этих системах и о характере своеобразного симбиоза человека и машины.

Важным разделом кибернетики является раздел о теории и методах математического моделирования систем различной природы и реализации этих моделей на современных средствах электронно-вычислительной техники. Т.к. процессы управления являются по своей природы информационными процессами, то одним из основополагающих разделов кибернетики (выделяется иногда в самостоятельную науку) служит теория информации, проблематики которой являются вопросы измерения количества информации, оптимального кодирования, передачи, преобразования и хранения информации. Тематика всех перечисленных разделов подчинена конечным счете решению основной задачи – организация оптимального управления системами различной природы.

Раздел 1: Общие понятия о системах.

Система и её основные свойства

Основным предметом исследования кибернетики - является процессы управления больших, сложным и динамических система. Таким образом, система является – важнейшим понятием кибернетики, а системалогия или наука об общих свойствах систем любой природы - одним из основных её разделов.

В самым широком смысле, под системой (от греч – составленное из частей соединение) понимают множество, элементы которого закономерно связаны между собой.

Элементами множества могут при этом являться те или иные предметы, явления, знания, методы и т.п. Соответственно можно говорить о солнечной или транспортной системе, о системе счисления и системе Станиславского, об экономической и геологических системах, о системе понятий и нервной системе, о системе химических элементов и системе уравнений и т.п.

Системами являются язык и автомобиль, мозг и телефонная сеть, компьютер и таблица умножения.

Развитие системологии как особой области знаний связывают прежде всего с именем австрийского биолога Людвига фон Берталанфи, который в конце 40ых голов 20ст выступил с теорией «Общая теория систем».

Одним из наиболее широко принятых в настоящее время определений системы является следующим:

Система – это множество, на котором реализуется заранее данное отношение R с фиксированными свойствами P.

Таким образом, если имеется множество элементов M, на котором обнаруживается какое-либо произвольное отношение R, то это множество не обязательно будет определятся как система. Системой мы его будем называть лишь в том случае, когда на множестве элементов М будет выполняться некоторые определенные фиксированные отношения, например, связи или порядка.

Понятие системы противопоставляется понятию «хаос». Хаотичным можно назвать такое множество элементов m1, m2, mi, mn, при котором некоторые событии х при элементе mi могут преозайти всевозможные события элементов m1, m2 и других, при чем такая независимость событий наблюдается повсеместно.

Если же событие х в элементе mi определенным образом ограничивает события других элементов ( mi, mk и т.д.), то можно утверждать, то между mi и mj, mi и mr существует определенная связь. Вот такие множества, которых наблюдаются определенной взаимосвязи, взаимодействия между элементами и являются примерами систем.

При этом существует вид систем, у которых событие в одних элементов системе, могут ограничивать события других элементов однозначно. Например, включение рубильника на пульте управления электроосветительной сети города однозначно приводит зажиганию ламп уличного освещения или операция сложения в электронно-вычислительной машине приводит к определенной последовательности срабатывания элементов устройств управления, памяти и арифметических устройств, заканчивающих получения результата в виде сумм заданных слагаемых. В такой системе связи между элементами и событиями в них строго и однозначно предопределены, детерминированы и подобные системы называют детерминированные.

В системах другого вида события х в элементе mi. Может вызвать возникновения события y или z, или в некотором другом элементе mj, при чем возможность возникновения этих вторичных событий характеризуется соответственно различными вероятностями Pj, Px, Pz и т.д. Например, установка нового светофора на перекрестке города приведет к неодинаковым и не прогнозированным заранее изменением движения транспорта и аварийности на различных перекрестках. В системах такого рода связи между элементами и событиями в них носят вероятностный характер и подобные системы называют вероятностными или стохастическими.

Следует отметить, что строго детерминированных систем вообще не существует. Даже такая простая система как выключатель электрической лампы не дает 100% гарантию зажигание лампы при каждом включение выключателя. Поэтому разделение систем на детерминированные и стохастические являются значительным степени условными. И строго говоря все системы являются стохастическими, а детерминированные мы называем те стохастические системы, у которых вероятность ожидаемого события настолько близка к 1, что можно считать практически, что это событие всегда происходит.

В системах обоих видов как детерминированных, так и стохастических имеет место определенный порядок: В первом случае – жестким, а во втором – вероятностный. Во всяком случае те и другие системы противоположны хаосу, однако зачастую бывает так, что люди определяют как хаос такие сложные системы, в которых существуют закономерные детерминированные или вероятностные связи, но эти связи не удается обнаружить и изучить достаточно короткие промежутки времени. Таким образом экспериментатор, а значит и наука оказывается способными обнаружить не всякий вид порядка.

Важнейшее свойство систем, являющаяся убедительным проявления закона диалектики о переходе количество в качество заключено в одном из определения понятия целостной системы: «следует определить целое, целостность как систему, совокупность объектов, взаимодействия которых обуславливает наличие новых интегративных качеств не свойственных образующих её частям». Это определение выражает не одъятивность свойств совокупность элементов, образующих систему и характеризующие её нелинейность.