Теория сиситем и системный анализ. Классификация и свойства систем. Часть 3.

 

Свойства сиситем

В силу того, что системный анализ направлен на решение любых проблем понятие системы должно быть очень общим, применимым к любым ситуациям. Выход видится в том, чтобы обозначить, перечислить, описать такие черты, свойства, особенности систем, которые, во-первых, присущи всем системам без исключения, независимо от их искусственного или естественного происхождения, материального или идеального воплощения; а во-вторых, из множества свойств были бы отобраны и включены в список по признаку их необходимости для построения и использования технологии системного анализа. Полученный список свойств можно назвать дескриптивным (описательным) определением системы.

Необходимы нам свойства системы естественно распадаются на три группы, по четыре свойства в каждой.

Статические свойства системы

Статическими свойствами назовем особенности конкретного состояния системы. Это как бы то, что можно разглядеть на мгновенной фотографии системы, то, чем обладает система в любой, но фиксированный момент времени.

• Целостность

• Открытость

• Внутренняя неоднородность систем

• Структурированность

Динамические свойства системы

Если рассмотреть состояние системы в другой, отличный от первого, момент времени, то мы вновь обнаружим все четыре статических свойства. Но если наложить эти две "фотографии" друг на друга, то обнаружится, что они отличаются в деталях: за время между двумя моментами наблюдения произошли какие-то изменения в системе и ее окружении. Такие изменения могут быть важными при работе с системой и, следовательно, должны быть отображены в описаниях системы и учтены в работе с нею. Особенности изменений со временем внутри системы и вне ее и именуются динамическими свойствами систем. Если статические свойства - это то, что можно увидеть на фотографии системы, то динамические-то, что обнаружится при просмотре кинофильма про систему. О любых изменениях мы имеем возможность говорить в терминах перемен в статических моделях системы. В этой связи различаются четыре динамических свойства.

• Функциональность

• Стимулируемость

• Изменчивость системы со временем

• Существование в изменяющейся среде

Синтетические свойства системы

Этот термин обозначает обобщающие, собирательные, интегральные свойства, учитывающие сказанное раньше, но делающие упор на взаимодействия системы со средой, на целостность в самом общем понимании.

• Эмерджентность

• Неразделимость на части

• Ингерентность

• Целесообразность

Из бесконечного числа свойств систем выделено двенадцать присущих всем системам. Они выделены по признаку их необходимости и достаточности для обоснования, построения и доступного изложения технологии прикладного системного анализа.

Но очень важно помнить, что каждая система отличается от всех других. Это проявляется, прежде всего, в том, что каждое из двенадцати общесистемных свойств в данной системе воплощается в индивидуальной форме, специфической для этой системы. Кроме того, помимо указанных общесистемных закономерностей, каждая система обладает и другими, присущими только ей свойствами.

Прикладной системный анализ нацелен на решение конкретной проблемы. Это выражается в том, что с помощью общесистемной методологии он технологически направлен на обнаружение и использование индивидуальных, часто уникальных особенностей данной проблемной ситуации.

Статические свойства системы

Целостность

Целостность — первое свойство системы. Всякая система выступает как нечто единое, целое, обособленное, отличающееся от всего остального. Назовем это свойство целостность системы. Оно позволяет весь мир разделить на две части: систему и окружающую среду. Понятие целостности в дальнейшем будет расширяться и углубляться, а пока оно обозначает лишь факт внешней различимости системы в среде.

Открытость

Модель черного ящика.

Открытость — второе свойство системы. Выделяемая, отличимая от всего остального, система не изолирована от окружающей среды. Наоборот, они связаны и обмениваются между собой любыми видами ресурсов (веществом, энергией, информацией и т.д.). Обозначим эту особенность термином «открытость» системы и обсудим это свойство подробнее.

Отметим, что связи системы со средой имеют направленный характер: по одним среда влияет на систему (их называют входами системы), по другим система оказывает влияние на среду, что-то делает в среде, что-то выдает в среду (такие связи называют выходами системы). Перечень входов и выходов системы называют моделью черного ящика. В этой модели отсутствует информация о внутренних особенностях системы. Несмотря на (кажущуюся) простоту и бедность содержания модели черного ящика, эта модель часто вполне достаточна для работы с системой.

Во многих случаях управления техникой (автомобилем, радиоаппаратурой, компьютером, прибором) или людьми (например, в менеджменте) информация только о входах и выходах управляемой системы позволяет успешно достигать цели. Однако для этого модель должна отвечать определенным требованиям. Вы можете испытывать затруднения, если не знаете, что у некоторых моделей телевизоров кнопку включения надо не нажимать, а вытягивать, или что в некоторых отелях выключатель в темном помещении совмещен с задвижкой, и вообще встретившись с прибором, не все входы которого вам известны. Ясно, что для успешного управления системой модель черного ящика должна содержать всю информацию, необходимую для достижения цели. При попытке удовлетворить это требование исполнитель встретится с трудностями, которые следует иметь в виду. Перечислим эти трудности.

Трудности построения модели черного ящика. Все они проистекают из того, что модель всегда содержит конечный список связей, тогда как их число у реальной системы не ограничено. Возникает вопрос: какие из них включать в модель, а какие — нет? Ответ мы уже знаем: в модели должны быть отражены все связи, существенные для достижения цели. Но слово «существенные» — оценочное! Оценку может дать только субъект. Но кроме способности оценивать, субъект обладает еще одним свойством — способностью иногда ошибаться в своих оценках. Ошибка в оценке приведет к тому, что модель не вполне будет отвечать требованию адекватности, а значит, ее использование приведет к затруднениям в работе с системой.

Возможны четыре типа ошибок при построении модели черного ящика.

Ошибка первого рода происходит, когда субъект расценивает связь как существенную и принимает решение о включении ее в модель, тогда как на самом деле по отношению к поставленной цели она несущественна и могла бы быть неучитываемой. Это приводит к появлению в модели «лишних» элементов, по сути ненужных.

Ошибка второго рода, наоборот, совершается субъектом, когда он принимает решение, что данная связь несущественна и не заслуживает быть включенной в модель, тогда как на самом деле без нее наша цель не может быть достигнута в полной мере или даже совсем. Контрольный вопрос: какая из ошибок хуже? Обычно говорят: конечно, вторая. Ответ не точен. Ведь слово «хуже» — оценочное! Следовательно, нужно определить — «в каком смысле?» Отметим, что использование модели, содержащей ошибку, неизбежно приведет к потерям. Потери могут быть небольшими, приемлемыми или нетерпимыми, недопустимыми.

Если принять как критерий качества решения величину потерь при его реализации, то вопрос о том, какая ошибка хуже, сводится к сравнению величин потерь, связанных с ними. Урон, наносимый ошибкой первого рода, связан с тем, что информация, внесенная ею, лишняя. При работе с такой моделью придется тратить лишние ресурсы на фиксацию и обработку лишней информации, например, тратить на нее память машины и время обработки. На качестве решения это может не сказаться, а на стоимости и своевременности — обязательно. Кроме того, если информация о «лишнем» элементе в модели зашумлена (например, погрешностями измерений), то присутствие этого шума снизит качество решения.

Потери от ошибки второго рода — это урон от того, что информации для полного достижения цели не хватит, цель не может быть достигнута в полной мере.

Теперь ясно, что хуже та ошибка, потери от которой больше. А это зависит от конкретных обстоятельств. Например, если время является критическим фактором, то ошибка первого рода становится гораздо более опасной, чем второго: вовремя принятое, пусть не наилучшее, решение предпочтительнее оптимального, но запоздавшего.

Ошибкой третьего рода принято считать последствия незнания. Для того чтобы оценивать существенность некоторой связи, надо знать, что она вообще есть. Если это неизвестно, вопрос о включении или невключении ее в модель вообще не стоит: в моделях есть только то, что мы знаем. Но от того, что мы не подозреваем о существовании некой связи, она не перестает существовать и проявляться в реальной действительности. А дальше все зависит от того, насколько она существенна для достижения нашей цели. Если она несущественна, то мы в практике и не заметим ее наличия в реальности и отсутствия в модели. Если же она существенна, мы будем испытывать те же трудности, что и при ошибке второго рода. Разница состоит в том, что ошибку третьего рода труднее исправить: надо добывать новые знания.

Ошибка четвертого рода может возникнуть при неверном отнесении известной и признанной существенной связи к числу входов или выходов. Например, жесткую корреляцию между урожайностью зерновых и яйценоскостью кур можно толковать как вход — то из них, что известно, а выход — то, что надо оценить. Но ведь можно счесть ношение определенного головного убора входом, поскольку было точно установлено, что в Англии прошлого века здоровье мужчин, носящих цилиндры, было намного лучше, чем здоровье носящих кепки. Как интерпретировать факт, что заключенные чаще посещают церковь, чем люди на свободе? А проблема симптомов и синдромов в медицине?

Таким образом, при построении модели черного ящика следует остерегаться совершить любую из четырех ошибок.

Открытость систем и целостность мира. Очень важным для системного анализа следствием открытости систем является очевидность всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости в природе. Этот закон диалектики, установленный в интеллектуальных и экспериментальных муках нескольких поколений, оказывается вполне простым результатом открытости систем. Между любыми двумя системами обязательно существует, и ее можно отыскать, длинная или короткая цепочка систем, связывающая их: выход каждой системы является входом другой. При этом прямая и обратная цепи, как правило, различны, откуда возникает понятие несимметричной причиннооследственной связи.

В заключение рассмотрения второго свойства систем предлагается маленькое интеллектуальное развлечение. Ответьте на вопрос: существуют ли закрытые (т.е. не имеющие связей с окружающей средой) системы? Для облегчения предлагается три варианта ответа: 1) да, существуют; 2) нет, не существуют; 3) не знаю, и никогда не узнаю. Эксперимент, проверяющий существование или не существование закрытой системы, поставить невозможно, поэтому этот вопрос является предметом веры, а не науки; сторонники противоположных утверждений («да» и «нет») не в состоянии доказать свою правоту, насколько бы они ни были уверены в ней.

Внутренняя неоднородность

Внутренняя неоднородность.

Внутренняя неоднородность: различимость частей (третье свойство системы). Если заглянуть внутрь «черного ящика», то выяснится, что система не однородна, не монолитна: можно обнаружить, что разные качества в разных местах отличаются. Описание внутренней неоднородности системы сводится к обособлению относительно однородных участков, проведению границ между ними. Так появляется понятие о частях системы. При более детальном рассмотрении оказывается, что выделенные крупные части тоже не однородны, что требует выделять еще более мелкие части. В результате получается иерархический список частей системы, который мы будем называть моделью состава системы.

Информация о составе системы может использоваться для работы с системой. Цели взаимодействия с системами могут быть различными, в связи с чем могут различаться и модели состава одной и той же системы. Полезную, пригодную для работы модель создать непросто.

Трудности построения модели состава. 

На первый взгляд части системы различить нетрудно, они «бросаются в глаза». Некоторые системы дифференцируются на части самопроизвольно в процессе естественного роста и развития (организмы, социумы, планетные системы, молекулы, месторождения полезных ископаемых и т.д.).

Искусственные системы заведомо собираются из ранее отдельных частей (механизмы, здания, тексты, мелодии и пр.). Есть и смешанные типы систем (заповедники, сельскохозяйственные системы, природоисследующие организации, тягловый транспорт). С другой стороны, спросите, из каких частей состоит университет, у ректора, студента, бухгалтера, хозяйственника — и каждый выдаст свою, отличную от других модель состава. Так же пооразному определят состав самолета летчик, стюардесса, пассажир. Можно сказать, что тело состоит из правой и левой половинок, а можно — из верхней и нижней. Так из чего же оно состоит «на самом деле»?

Трудности построения модели состава, которые каждому приходится преодолевать, можно представить тремя положениями.

Первое. 

Целое можно делить на части по-разному (как разрезать булку хлеба на ломти разного размера и формы). А как именно надо? Ответ: так, как вам надо для достижения вашей цели. Например, состав автомобиля по-разному представляют начинающим автолюбителям, будущим профессионалам-водителям, слесарям, готовящимся к работе в авторемонтных мастерских, продавцам в автомагазинах.

Тогда естественно вернуться к вопросу: а существуют ли части «на самом деле»? Обратите внимание на аккуратную формулировку рассматриваемого свойства: различимость частей, а не разделимость на части. Мы с еще одной стороны вышли на проблему целостности систем: можно различать нужные вам для вашей цели части системы и использовать доступную вам информацию о них, но не следует разделять их. Позднее мы углубим, разовьем это положение.

Второе.

 Количество частей в модели состава зависит и от того, на каком уровне остановить дробление системы. Части на конечных ветвях получающегося иерархического дерева называются элементами. В различных обстоятельствах прекращение декомпозиции производится на разных уровнях. Например, при описании предстоящих работ приходится давать опытному работнику и новичку инструкции разной степени подробности. Таким образом, модель состава зависит от того, что считать элементарным, а поскольку это слово оценочное, то это не абсолютное, а относительное понятие. Однако встречаются случаи, когда элемент носит природный, абсолютный характер (клетка — простейший элемент живого организма; индивид — последний элемент общества) либо определяется нашими возможностями (например, можно предполагать, что электрон тоже из чего-то состоит, но пока физики не смогли обнаружить его части с дробным зарядом).

Третье. 

Внешняя граница системы. Любая система является частью какой-то большей системы (а нередко частью сразу нескольких систем). А эту метасистему тоже можно делить на подсистемы по-разному. Это означает, что внешняя граница системы имеет относительный, условный характер. Даже «очевидная» граница системы (кожа человека, ограда предприятия и т.п.) при определенных условиях оказывается недостаточной для определения границы в этих условиях. Например, во время трапезы я беру вилкой с тарелки котлету, откусываю ее, пережевываю, глотаю, перевариваю. Где та граница, пересекая которую котлета становится моей частью? Другой пример с границей предприятия. Работник упал на лестнице и сломал ногу. После лечения при оплате бюллетеня возникает вопрос: какая это была травма — бытовая или производственная (они оплачиваются пооразному)? Нет сомнения, если это была лестница предприятия. Но если это была лестница дома, где живет работник, то все зависит от того, как он шел домой. Если прямо с работы и еще не дошел до двери квартиры, травма считается производственной. Но если он по дороге зашел в магазин или кино-театр — травма бытовая. Как видим, закон определяет пределы предприятия условно.

Условность границ системы опять возвращает нас к проблеме целостности, теперь уже целостности всего мира. Определение границы системы производится с учетом целей субъекта, который будет использовать модели системы.

Структурированность

Структура системы.

Структурированность. Четвертое статическое свойство заключается в том, что части системы не независимы, не изолированы друг от друга; они связаны между собой, взаимодействуют друг с другом. При этом свойства системы в целом существенно зависят от того, как именно взаимодействуют ее части. Поэтому так часто важна информация о связях частей. Перечень существенных связей между элементами системы называется моделью структуры системы. Наделенность любой системы определенной структурой и будем называть четвертым статическим свойством систем — структурированностью.

Понятие структурированности дальше углубляет наше представление о целостности системы: связи как бы скрепляют части, удерживают их как целое. Целостность, отмеченная ранее как внешнее свойство, получает подкрепляющее объяснение изнутри системы — через структуру.

Если нам потребуется использовать модель структуры системы, то снова необходимо позаботиться о качестве модели. А это опять таки оказывается непростым делом. 

Трудности построения модели структуры. 

Подчеркнем, что для данной системы может быть предложено множество разных моделей структуры. Ясно, что для достижения определенной цели потребуется одна, конкретная, наиболее подходящая модель из них.

Трудность выбора из имеющихся или построения модели специально для нашего случая проистекает из того, что, по определению, модель структуры — это перечень существенных связей. Слово «существенные» — оценочное, поэтому его смысл зависит от объективных обстоятельств и от субъективных оценок этих обстоятельств. Обсудим основные трудности, подстерегающие нас при определении модели структуры.

Первая трудность связана с тем, что модель структуры определяется после того, как выбирается модель состава, и зависит от того, каков именно состав системы. Но даже при зафиксированном составе модель структуры вариабельна — из-за возможности по-разному определить существенность связей. Например, современному менеджеру рекомендуется учитывать, что наряду с формальной структурой его организации (которая определена уставными документами) неизбежно существует неформальная структура (в силу личностных связей между работниками), которая тоже влияет на функционирование организации. Для повышения эффективности управления следует знать и использовать как формальную, так и неформальную структуру. Другой пример: при конструировании и эксплуатации компьютерных систем приходится учитывать одновременно их аппаратурную (hardware) и программную (software) составляющие со своими, взаимодействующими между собой, а иногда взаимозаменяющими структурами.

Вторая трудность проистекает из того, что каждый элемент системы есть «маленький черный ящичек». Так что все четыре типа ошибок возможны при определении входов и выходов каждого элемента, включаемых в модель структуры.

Динамические свойства системы

Функциональность

Функциональность системы.

Функциональность — пятое свойство системы. Процессы, происходящие на выходах системы , рассматриваются как ее функции.

Функции системы — это ее поведение во внешней среде; изменения, производимые системой в окружающей среде; результаты ее деятельности; продукция, производимая системой.

Из множественности выходов следует множественность функций, каждая из которых может быть кем-то и для чего-то использована. Поэтому одна и та же система может служить для разных целей.

Субъект, использующий систему в своих целях, будет, естественно, оценивать ее функции и упорядочивать их по отношению к своим потребностям. Так появляется понятие главной, второстепенной, нейтральной, нежелательной, лишней и т.п. функции. Снова обратим внимание, что все эти термины оценочные, субъективные, относительные. Так, главной функцией лампы считается давать свет; но при выборе светильника из десятков прочих продаваемых в магазине на первый план выходят его декоративные качества, согласованность с интерьером помещения, его стоимость и пр.

Итак, выделим два момента данного свойства систем: объективную многофункциональность и субъективную упорядоченность функций.

Стимулируемость

Стимулируемость системы.

Стимулируемость — шестое свойство системы. На входах системы тоже происходят определенные процессы , воздействующие на систему, превращаясь (после ряда преобразований в системе) в . Назовем воздействия стимулами, а саму подверженность любой системы воздействиям извне и изменение ее поведения под этими воздействиями — стимулируемостью.

Изменчивость системы со временем

Изменчивость системы.

Изменчивость системы со временем — седьмое свойство системы. В любой системе происходят изменения, которые надо учитывать: предусматривать и закладывать в проект будущей системы; способствовать или противодействовать им, ускоряя или замедляя их при работе с существующей системой. Изменяться в системе может что угодно, но в терминах наших моделей можно дать наглядную классификацию изменений: изменяться могут значения внутренних переменных (параметров) , состав и структура системы и любые их комбинации.

Характер этих изменений тоже может быть различным. Поэтому могут рассматриваться дальнейшие классификации изменений.

Самая очевидная классификация — по скорости изменений: быстрые, медленные (по сравнению с чеммто, взятым за стандарт); возможно введение большего числа градаций скоростей (сверхбыстрые, очень быстрые и т.д.).

Представляет интерес классификация тенденций перемен в системе, касающихся ее состава и структуры. Начнем эту классификацию с введения специальных понятий, рассматривая изменения на коротком интервале времени, чтобы изменения можно было считать идущими «в одну сторону», т.е. монотонными.

Можно говорить о таких изменениях, которые не затрагивают структуры системы: одни элементы заменяются другими, эквивалентными; параметры (внутренние переменные ) могут меняться без изменения структуры («работают» часы, городской транспорт, школа, баня и т.д.). Такой тип динамики системы называют ее функционированием.

Далее, изменения могут носить преимущественно количественный характер: происходит наращивание состава системы, и хотя при этом автоматически меняется и ее структура, это до поры до времени не сказывается на свойствах системы (расширение мусорной свалки или кладбища — примеры). Такие изменения называют ростом системы. Затем выделяют качественные изменения системы, при которых происходит изменение ее существенных свойств. Если такие изменения идут в позитивном направлении, они называются развитием. С теми же ресурсами развитая система добивается более высоких результатов, могут появиться новые позитивные качества (функции). Это связано с повышением уровня системности, организованности системы.

Применительно к организационным системам Р. Акофф определяет развитие как «увеличение желаний и способности удовлетворять свои собственные и чужие нужды и оправданные желания». (Желания называются «оправданными», если их удовлетворение ради одних не скажется отрицательно на развитии других. Нужды — это то, что необходимо для выживания. Возможны разные комбинации: например, можно не хотеть нужного, можно желать ненужного.)

Сколько субъект (индивид или организация) имеет, это вопрос накопленного богатства. Показателем богатства является уровень жизни. А вот вопрос о том, что мы можем сделать с тем, что имеем, — это вопрос компетентности, т.е. чему мы научились. А это выражается достигнутым качеством жизни. Чем более развит субъект, тем меньше средств ему требуется для достижения удовлетворительного качества жизни, либо тем большего качества жизни он может достичь с тем, что имеет.

Интересно заметить, что сосредоточение на росте является патологией для индивида, но обычно является нормальным для организаций.

Итак, рост происходит в основном за счет потребления материальных ресурсов, развитие — за счет усвоения и использования информации. Рост есть увеличение в размерах и численности. Развитие — это увеличение компетентности. Объемность — результат роста; компетентность — результат развития. Цель роста организации — повышение уровня жизни. Цель развития организации — повышение качества жизни. Рост может сдерживать развитие, но развитие не может сдерживать рост. Рост и развитие могут идти одновременно (как у ребенка), но не обязательно связаны между собой. Рост всегда ограничен (в силу внешних физических условий, в частности ограниченности материальных ресурсов), а развитие извне не ограничено, поскольку информация о внешней среде неисчерпаема: сколько бы мы ни знали, всегда есть нечто еще непознанное. Недостаток материальных ресурсов может ограничить рост, но не развитие. Однако существует внутреннее ограничение на развитие. Развитие есть результат усвоения и использования новой информации, т.е. результат обучения. Но обучение нельзя осуществить для и вместо обучаемого. Если система не желает обучаться, она не будет, не может развиваться. Извне невозможно развить систему, можно только помочь в развитии. Развитие возможно только как саморазвитие.

Ясно, что, кроме процессов роста и развития, в системе могут происходить и обратные процессы. Обратные росту изменения называют спадом, сокращением, уменьшением. Обратное развитию изменение именуют деградацией, утратой или ослаблением полезных свойств.

Мы рассмотрели возможные монотонные изменения самой системы.

Монотонные изменения системы.

Очевидно, монотонные изменения не могут длиться вечно. В истории любой системы можно усмотреть периоды спада и подъема, стабильности и неустойчивости, последовательность которых и образует индивидуальный жизненный цикл системы.

Понятие жизненного цикла заслуживает специального обсуждения, поскольку как при проектировании будущих систем, так и при изучении существующих и при управлении ими информация об индивидуальной истории системы играет весьма существенную, часто решающую роль в достижении поставленной цели.

При построении описания жизненного цикла особое внимание необходимо обратить на непрерывность его траектории. Поразному приходится определять жизненный цикл в прошлом и будущем. Прошедшую историю восстанавливают по дошедшей до нас информации о ней. К сожалению, нередко эта информация неполна, неточна, а об отдельных периодах вовсе утрачена. Поэтому описание прошедших событий часто поневоле имеет невосстановимые пробелы. Но при определении будущего жизненного цикла проектируемой системы непрерывность должна быть предметом особой заботы: история этой системы закончится на первом же пробеле в описании ее жизненного цикла. Непродуманность этапа утилизации отслуживших ламп дневного света привела к тому, что из разбитых на свалках ламп ртуть попадает в почву и воды, отравляя все живое. В описании любой технологии не должно быть пробелов.

Заметим далее, что, характеризуя процессы, происходящие в системе, можно использовать и другие их классификации. Например, классификация по предсказуемости: детерминированные и случайные процессы. Или классификация по типу зависимости от времени: процессы монотонные, периодические, гармонические, импульсные и т.д.

Существование в изменяющейся среде

Существование в изменяющейся среде — восьмое свойство системы. Изменяется не только данная система, но и все остальные. Для данной системы это выглядит как непрерывное изменение окружающей среды. Неизбежность существования в постоянно изменяющемся окружении имеет множество последствий для самой системы, начиная с необходимости ее приспособления к внешним переменам, чтобы не погибнуть, до различных других реакций системы. При рассмотрении конкретной системы с конкретной целью внимание сосредотачивается на некоторых конкретных особенностях ее реакции. В качестве примера рассмотрим вопрос о том, как должна соотноситься скорость изменений внутри системы со скоростью изменений в окружающей среде — быть медленнее, совпадать или идти быстрее? Это определяется в зависимости от природы системы или ее предназначенности. 

Например, системы, предназначенные для переноса информации во времени (книги, памятники, произведения искусства, видео- и аудиозаписи, триангуляционные метки и т.п.), тем лучше выполняют свою функцию, чем медленнее они меняются при изменениях в окружающей среде. Другой пример этого — сохранение своего состояния автоматами и живыми организмами (гомеостат, стабилизация, стационарность). Иная реакция живых организмов идет практически одновременно с изменениями среды, например, адаптация зрачка при изменениях освещения. Существуют системы, функции которых могут выполняться только если изменения в системе опережают изменения в среде. Типичный пример — управление: перебор и сравнение различных вариантов управляющего воздействия должны происходить в ускоренном темпе, чтобы выбранное воздействие шло в реальном масштабе времени.

Отметим еще одну важную особенность существования системы в изменяющейся среде. Сами изменения постоянно меняются; это выражается в ускорении перемен в среде. Например, скорости передвижения в пространстве, передачи и обработки информации, производства и потребления продукции за время нашего поколения возросли больше, чем за всю предысторию. Это требует быстрых и значительных перемен в том, что и как мы делаем. Плохо приспосабливающиеся к изменениям люди, организации, фирмы, правительства быстро сходят со сцены, выбывают из игры. Единственный шанс сохраниться в турбулентной среде - обеспечить динамическое равновесие, наподобие тому, как это делает корабль или самолет, попавший в шторм. И чем сильнее внешние изменения, тем активнее должны проводиться внутренние (сравните активность водителя на хорошей и плохой дорогах, в хорошую и плохую погоду). И хотя важными средствами остаются прогнозирование и обучение, более эффективными считаются выработка иммунитета к неподконтрольным с нашей стороны изменениям и усиление контроля над остальными.

Синтетические свойства системы

Эмерджентность

Эмерджентность - пожалуй, это свойство более всех остальных говорит о природе систем. Начнем его изложение с примеров.

Примеры эмерджентности

Пример механический

С двумя взаимодействующими булыжниками можно произвести эффекты, невозможные при их отдельном использовании: издавать стуки, высекать искры, колоть орехи и т.д.

Пример химический

При соединении водорода с кислородом, обладающих каждый рядом особенных свойств, по формуле H2O возникает новое замечательное вещество - вода. Свойства воды, многие из которых изучены не до конца (роль воды в живой и неживой природе, талая вода, вода омагниченная с их отличиями от обычной воды, память воды и т.п.), не являются производными от свойств водорода и кислорода.

Пример биологический

Мужская и женская особи двуполой популяции обладают каждая своими индивидуальными особенностями. Но только при их соединении возникает возможность продолжения рода, образования социума и т.д.

Пример логико-математический

Пусть у нас есть два черных ящика с одним входом и одним выходом. Каждый из них может работать только с целыми числами и выполнять только одну простенькую операцию: к числу на входе прибавлять единицу:

Соединим их теперь в систему по кольцевой схеме:

У нас получилась система S, без входов и с двумя выходами. На каждом такте работы схема будет выдавать большее число, причем замечательно, что на одном выходе будут появляться только четные, а на другом - только нечетные числа. Правда, красивый пример?

Теперь сделаем выводы. Объединение частей в систему порождает у системы качественно новые свойства, не сводящиеся к свойствам частей, не выводящиеся из свойств частей, присущие только самой системе и существующие только пока система составляет одно целое. Система есть нечто большее, нежели простая совокупность частей. Качества системы, присущие только ей, называются эмерджентными (от англ. "возникать").

Откуда же берутся эмерджентные свойства, если их нет ни у одной из частей? Что в системе несет ответственность за их появление? Ответ найдем в логико-математическом примере. Соединим те же два черных ящика по-иному, в параллель:

Полученная система S2 имеет один вход и один выход. Если на вход подать число n, на выходе будет n+1. Выходит, S2 арифметически тождественна каждому элементу и ее арифметическое свойство не является эмерджентным (в отличие от S1)! Но мы уже знаем, что у системы обязательно есть эмерджентные свойства. Выясняется, что таковым у S2 оказывается способность выполнять операцию п+1, даже если один из элементов выйдет из строя, т.е. повышенная надежность. В теории надежности этот способ известен как резервирование - повышение надежности за счет введения в схему избыточности.

Легко видеть, что S1 и S2, состоящие из одинакового числа одинаковых элементов, отличаются только схемой их соединения, т.е. структурой. Структура системы и определяет ее эмерджентные свойства.

Итоги

1. У системы есть эмерджентные свойства, которые не могут быть объяснены, выражены через свойства отдельно взятых ее частей. Поэтому, в частности, не все биологические закономерности сводимы к физическим и химическим; социальные — к биологическим и экономическим; свойства компьютера не объяснимы только через электрические и механические законы.

2. Источником, носителем эмерджентных свойств является структура системы: при разных структурах у систем, образуемых из одних и тех же элементов, возникают разные свойства.

3. У системы есть и неэмерджентные свойства, одинаковые со свойствами ее частей. Например, для технических систем это объем, масса и т.д. И у системы в целом могут быть неэмерджентные свойства (например, окраска автомобиля). Важными интересным случаем, когда части системы обладают свойствами системы в целом, является так называемое фрактальное построение системы. При этом принципы структурирования частей те же, что и у системы в целом. Фракталы наблюдаются в природе (иерархиическое управление в живых организмах, тождество организации на различных уровнях в естественно растущих системах — биологических, геологических, демографических и т.п.), математики разрабатывают абстрактную теорию фракталов.

4. Эмерджентность демонстрирует еще одну грань целостности. Система выступает как единое целое потому, что она является носителем эмерджентного свойства: не будет она целой, и свойство исчезнет, проявляется это свойство, значит, система цела. Пример: ни одна из частей самолета летать не может, а самолет летает.

5. Эмерджентность является другой, более развитой формой выражения закона диалектики о переходе количества в качество. Оказывается, для перехода в новое качество не обязательно «накопление» количества («последняя капля переполнила чашу», «последняя соломинка переломила хребет верблюду»). Для появления нового качества достаточно объединить в целое хотя бы два элемента.

6. Заметим, что динамический аспект эмерджентности обозначен отдельным термином — синергетичность, и исследованиям синергетики посвящена обширная литература.

7. Интересно отметить, что в то время как в искусственных системах эмерджентное свойство возникает в результате намеренного соединения отобранных частей, в естественных системах эмерджентность определяет, какие части должны быть соединены, и как они должны взаимодействовать. Так, живой организм определяет смысл скелета, сердца, печени и легких; создание семьи придает смысл ролям мужа, жены, их детей. (Эмерджентность первого — выживание в природной среде; второго — в социальной.)

8. Действие системы больше зависит от того, как ее части взаимодействуют, чем от того, как они действуют сами по себе. Поэтому улучшение действия отдельных подразделений организации вовсе не обязательно приведет к улучшению действия всей организации, и часто даже наоборот (в математике это проявляется в различии между локальной и глобальной оптимизациями; в бизнесе — в виде целесообразности производства убыточных товаров ради увеличения покупаемости прибыльных).

И главная рекомендация менеджерам любого уровня состоит в том, чтобы они занимались не столько улучшением работы отдельных частей своего подразделения, сколько улучшением взаимодействий между ними и связей своего подразделения с окружающей средой. Примером может служить работа дирижера оркестра. Он не указывает музыкантам, как играть на инструментах: они умеют это делать лучше него. Его дело управлять не их действиями, а их взаимодействием. Тут важную роль начинают играть такие факторы, как слежение оркестрантов за действиями остальных, наличие общей партитуры, желание каждого влиться в гармонию, слаженность команды. Работа же лидера еще сложнее, чем работа дирижера.

Неразделимость на части

Неразделимость на части — десятое свойство системы. Хотя это свойство является простым следствием эмерджентности, его практическая важность столь велика, а его недооценка встречается так часто, что целесообразно подчеркнуть его отдельно. Если нам нужна сама система, а не чтото иное, то ее нельзя разделять на части.

При изъятии из системы некоторой части происходит два важных события. Во-первых, при этом изменяется состав системы, а значит, и ее структура. Это будет уже другая система, с отличающимися свойствами. Поскольку свойств у прежней системы много, то какое-то свойство, связанное именно с этой частью, вообще исчезнет (оно может оказаться и эмерджентным, и не таковым, например: сравните потерю фаланги пальца для пианиста и геолога, гитариста и плотника). Какое-то свойство изменится, но частично сохранится. А какие-то свойства системы вообще несущественно связаны с изымаемой частью.

Подчеркнем еще раз, что существенно или нет скажется изъятие части из системы — вопрос оценки последствий. Поэтому, например, от пациента и спрашивается согласие на операцию, и не каждый соглашается на нее.

Второе важное следствие изъятия части из системы состоит в том, что часть в системе и вне ее — это не одно и то же. Изменяются ее свойства в силу того, что свойства объекта проявляются во взаимодействиях с окружающими его объектами, а при изъятии из системы окружение элемента становится совсем другим. Оторванная рука уже ничего не схватит, вырванный глаз — ничего не увидит. Суворов или Жуков, изъятые из армии, — уже не полководцы.

Было бы, однако, неправильным абсолютизировать неделимость систем. Например, это означало бы запрет на хирургические операции, на организационные преобразования предприятий. Надо только четко отдавать себе отчет в том, что после разделения мы имеем дело с другими системами. Особо это важно при аналитическом изучении системы, когда ее части рассматриваются по очереди. Требуется специальная забота о сохранении связей рассматриваемой части с остальными частями системы.

Ингерентность

Ингерентность — одиннадцатое свойство системы. Будем говорить, что система тем более ингерентна (от англ. inherent — являющийся неотъемлемой частью чего-то), чем лучше она согласована, приспособлена к окружающей среде, совместима с нею. Степень ингерентности бывает разной и может изменяться (обучение, забывание, эволюция, реформы, развитие, деградация и т.п.).

Факт открытости всех систем еще не означает, что все они в одинаковой степени хорошо согласованы с окружающей средой. Рассмотрим функцию "плавать в воде" и сравним по качеству выполнения этой функции такие системы, как рыба, дельфин и аквалангист. Они упорядочиваются очевидным образом: рыбе вообще не требуется выход из водной среды; дельфин должен дышать воздухом; возможности аквалангиста ограничены емкостью баллона воздуха, не говоря уж о физических и физиологических ограничениях.

Целесообразность подчеркивания ингерентности как одного из фундаментальных свойств систем вызвана тем фактом, что от нее за-висят степень и качество осуществления системой избранной функции. В естественных системах ингерентность повышается путем естественного отбора. В искусственных системах она должна быть особой заботой конструктора. Наглядные примеры:

• подготовка к трансплантации органа донора и организма пациента,

• обмен культурными ценностями,

• внедрение технических новинок.

В ряде случаев ингерентность обеспечивается с помощью промежуточных, посреднических систем. Приведем несколько примеров.

Иероглифическую письменность древних египтян удалось расшифровать лишь с помощью розеттского камня, на одной стороне которого была надпись иероглифами (неингерентная современной культуре), а на другой та же надпись на древнегреческом языке, известном современным специалистам.

Другой пример - адаптеры, переходники для подключения европейских электроприборов к американским розеткам.

Еще один пример - работа переводчика между двумя разноязычными личностями.

Медицинский пример: в Томске профессор Г.Ц. Домбаев разработал метод лечения диабета путем пересадки пациенту клеток железы теленка. Но организм человека быстро обнаруживает чужеродность (неингерентность) имплантата и отторгает его. Однако по каким-то причинам организм не отторгает некоторые металлы (инвалиды войн иногда пожизненно живут с осколками в теле). Выход был найден в том, чтобы вживить в тело пациента пористую металлическую капсулу с клетками чужой целебной железы.

Проблема ингерентности важна во всех случаях системной деятельности. Яркими примерами служат менеджмент и лидерство (совместимость руководителя с руководимыми), маркетинг и инновационная деятельность (ингерентность предлагаемого продукта к целевым потребителям), педагогическое мастерство (согласование преподавателя с аудиторией), служба стандартизации (забота о совместимости продуктов, производимых на разных предприятиях), подготовка шпионов-нелегалов (обеспечение их неотличимости от граждан разведуемой страны) и т.д.

В заключение подчеркнем, что ингерентность - не абсолютное свойство системы, а привязано к некоторой конкретной функции. В частности, если взять наш пример с рыбой, дельфином и аквалангистом в воде и рассмотреть ту же ситуацию по отношению к функции "осуществить электросварку под водой", то эти три системы упорядочатся по ингерентности совсем в другом порядке.

Целесообразность

Целесообразность — двенадцатое свойство системы. В создаваемых человеком системах подчиненность всего (и состава, и структуры) поставленной цели настолько очевидна, что должна быть признана фундаментальным свойством любой искусственной системы. Назовем это свойство целесообразностью. Цель, ради которой создается система, определяет, какое эмерджентное свойство будет обеспечивать реализацию цели, а это, в свою очередь, диктует выбор состава и структуры системы. Одно из определений системы так и гласит: система есть средство достижения цели. Подразумевается, что если выдвинутая цель не может быть достигнута за счет уже имеющихся возможностей, то субъект компонует из окружающих его объектов новую систему, специально создаваемую, чтобы помочь достичь данную цель. Стоит заметить, что редко цель однозначно определяет состав и структуру создаваемой системы: важно, чтобы реализовалась нужная функция, а этого часто можно достичь разными способами. В то же время обращает на себя внимание подобие строения разных представителей внутри одного типа систем (живых организмов, транспортных средств, планетных систем, месторождений ископаемых и т.д.).

Проблема целесообразности в природе. Обратившись к нерукотворной природе, мы обнаруживаем, что естественные объекты обладают всеми предыдущими одиннадцатью свойствами систем, причем часто выраженность этих свойств многократно превосходит таковую у искусственных систем. Возникла даже специальная наука бионика, «подглядывающая» секреты гармоничности и совершенства живых организмов с целью переноса обнаруженных принципов в технику. И в неживой природе наблюдаются очевидные проявления системности: физические, химические, геологические, астрономические объекты по всем признакам должны быть отнесены к системам. Кроме пока одного — целесообразности.

Первый напрашивающийся вывод состоит в проведении аналогии между искусственными системами и естественными объектами. Эта аналогия отождествляет искусственные и естественные системы и заставляет искать целеполагающего субъекта вне самой Вселенной. При этом приходится признать, что интеллект Творца несравнимо превосходит разум человека. Такова основа возникновения религий. Естественно возникает вопрос: а Бог — система? Разные религии по-разному рассматривают этот вопрос. Одни объявляют его не имеющим смысла в силу того, что человеческому разуму не дано познать превосходящую его возможности сложность Творца; предлагается верить в то, что он сам себе причина и следствие. Есть, однако, религии, не считающие этот вопрос еретическим; они выдвигают гипотезу иерархичности божеств: есть боги для людей, далее есть боги для богов людей и так далее до бесконечности.

Однако можно предложить другую гипотезу об аналогичности, но не тождественности рукотворных и природных систем, которая позволяет разрешить возникшую трудность, не требуя мысленного выхода за пределы Вселенной. Для этого необходимо уточнить, конкретизировать понятие цели.

Чтобы рассеять возникающее недоумение, честно и явно признаем, что «цель как образ желаемого будущего» и «цель как реальное будущее» — это не одно и то же. Введем для них разные термины: первое будем называть субъективной целью, а второе — объективной целью. Это, во-первых, проясняет разницу между искусственными и естественными системами: искусственные системы создаются для достижения субъективных целей; естественные системы, подчиняясь законам природы, реализуют объективные цели. Во-вторых, это проясняет причину того, что не всякая субъективная цель достижима. Дело в том, что не только нехватка или неверное использование имеющихся ресурсов может стать причиной неудачи. Главным условием достижения субъективной цели является ее принадлежность к числу объективных целей: осуществимы лишь цели, могущие стать реальностью. Как выразился С. Лем, если человек и может достичь любых целей, то не любым образом.

Одна из причин появления недостижимых субъективных целей состоит в том, что субъективные цели — порождение воображения, а объективные есть результат проявления законов природы. Ограничения на мысленные конструкции гораздо слабее ограничений на возможные реальные события.

Важно установить реализуемость субъективной цели до начала попыток реализовать ее. Нежелание зря тратить усилия и ресурсы позволило бы не заниматься осуществлением недостижимой цели. Пока у нас есть только один критерий недостижимости — противоречие законам природы (например, цель создания вечного двигателя). Но иногда мы не можем привести законы природы, препятствующие достижению цели (например, цели создания искусственного интеллекта; и хотя успехи в этом далеки от ожиданий, усилия не кажутся напрасными).

Есть, однако, один тип заведомо недостижимых целей, которые не считаются недостойными стремления к ним. Такие цели называются идеалами. Особенность идеала состоит в том, что хотя он заведомо недостижим, но привлекателен, а главное — допускает приближение к нему. Примеры: гармонически развитая личность; стремление неограниченно повышать спортивные достижения; познание все большего числа языов; в общем, стремление к совершенству в любом отношении.

Итак, можно сказать, что системное видение мира состоит в том, чтобы, понимая его всеобщую системность, приступить к рассмотрению конкретной системы, уделяя основное внимание ее индивидуальным особенностям. Классики системного анализа сформулировали этот принцип афористически: «Думай глобально, действуй локально».

https://tinyurl.com/mvburbjy

https://tinyurl.com/yvz9wwu4

Теория сиситем и системный анализ. Классификация и свойства систем. Часть 2.

 

1. Понятия, характеризующие функционирование и развитие систе­мы

Процессы, происходящие в сложных системах, как правило, сразу не удается представить в виде математических соотношений или хотя бы алгоритмов. Поэтому для того, чтобы хоть как-то охарактеризовать стабильную ситуацию или ее изменения, используют специальные термины, заимствованные теорией систем из теории автоматического регулирования, биологии, философии.

Рассмотрим основные из этих терминов.

Состояние. Понятием «состояние» обычно характеризуют мгновенную фотографию, «срез» системы, остановку в ее развитии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы (давление, скорость, ускорение). Так, говорят о состоянии покоя (стабильные входные воздействия и выходные сигналы), равномерного прямолинейного движения (стабильная скорость) и т.д.

Если рассмотреть элементы a (компоненты, функциональные блоки), учесть, что «входы» можно разделить на управляющие y и возмущающие x (неконтролируемые) и что «выходы» (выходные результаты) зависят от a, y и x, т.е. g=f(a,y,x), то в зависимости от задачи состояние может быть определено как {a, y}, {a, y, g} или {a, y, x, g}.

Поведение. Если система способна переходить из одного состояния в другое (например, s1→s2→s3→...), то говорят, что она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности (правила) перехода из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и выясняют его характер, алгоритм.

С учетом введенных обозначений поведение можно представить как функцию

s(t)=[s(t−1),y(t),x(t)], где t=1,2,3,...,n

Равновесие. Понятие «равновесие» определяют как способность системы в отсутствии внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго. Это состояние называют состоянием равновесия.

Устойчивость. Под устойчивостью понимают способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних (или в системах с активными элементами — внутренних) возмущающих воздействий. Эта способность обычно присуща системам при постоянном у только тогда, когда отклонения не превышают некоторого предела.

Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, называют устойчивым состоянием равновесия. Возврат в это состояние может сопровождаться колебательным процессом. Соответственно в сложных системах возможны неустойчивые состояния равновесия.

Развитие. Это понятие помогает объяснить сложные термодинамические и информационные процессы в природе и обществе. Исследование процесса развития, соотношения развития и устойчивости, изучение механизмов, лежащих в их основе, — наиболее сложные задачи теории систем. Ниже будет показано, что целесообразно выделять особый класс развивающихся (самоорганизующихся) систем, обладающих особыми свойствами и требующих использования специальных подходов к их моделированию.

Жизненный цикл (ЖЦ). Под ним понимают период времени от возникновения потребности в системе и ее становления до снижения эффективности функционирования системы и ее «смерти» или ликвидации.

Такая трактовка «жизненного цикла» системы сформировалась не сразу. Тот факт, что время является непременной характеристикой системы и что любая система не только возникает, функционирует, развивается, но и погибает, осознавался с древних времен. Однако при создании искусственных систем, а тем более для конкретных сложных технических комплексов, и особенно организационных систем не всегда легко определить эти периоды. История развития понятия «Жизненный цикл» наиболее полно рассмотрена в работах В. Н. Спицнаделя, который вводит понятие «полного жизненного цикла». Примеры трактовок ЖЦ приведены в табл. 1.2.

Для каждой отрасли промышленности деятельность предприятий и организаций на этапах ЖЦ от формирования требований к продукции до окончания ее эксплуатации определялась в ГОСТах и стандартах. В теории систем первым на необходимость включения в ЖЦ этапа ликвидации системы обратил внимание В. И. Николаев.

Таблица 1.2

Методика ПАТТЕРН	Теоретическое исследование. Поисковая разработка. Перспективная разработка. Техническое проектирование. Производственная готовность
Г. С. Поспелов	Замысел новой системы. Целевые НИР. Конкурсные аванпроекты НИР, ОКР. Капитальное строительство.Производственная готовность. Серийное производство. Прекращение производства и снятие с эксплуатации
С. А. Саркисян	Создание аналога и формирование ТЗ. Создание технической концепции и ее реализация (техпроект, опытный образец, испытания). Развертывание серийного производства и подготовка кадров. Снятие серийного производства и эксплуатации
М. М. Четвертаков	Формулировка концепции. Проектирование. Освоение. Эксплуатация. Модернизация. Ликвидация
Е. Г. Яковенко	Исследование. Проектно-конструкторские работы, опытно-экспериментальные работы. Подготовка производства. Освоение и серийное производство. Эксплуатация
В. Н. Спицнадель	Исследование. Проектирование. Технологический этап. Производство. Эксплуатация. Ликвидация

Понятие «жизненный цикл» используется в качестве признака структуризации при разработке методик структуризации целей и функций (см. гл. 5). Примеры этапов ЖЦ для различных видов продукции или услуг — от формирования или прогнозирования потребностей до потребления или поставки заказчику — приведены на рис. 1.7: для производства относительно простых видов продукции (рис. 1.7, а); для производства сложных технических изделий и комплексов (рис. 1.7, б); для разработки автоматизированных систем управления производством — АСУП (рис. 1.7, в); для ремонта сложных изделий или оборудования (рис. 1.7, г); для принятия и исполнения управленческого решения (рис. 1.7, д).

Рис. 1.7

В более поздних работах понятие «жизненный цикл» стали связывать с закономерностью историчности (см. параграф 1.5). При этом закономерность историчности учитывается не только пассивно, но и используется для предупреждения «смерти» системы путем ее реконструкции, реорганизации с целью сохранения в новом качестве.

Интересный подход к выделению этапов жизненного цикла предприятия предложен в трудах американского исследователя И. Адизеса в конце 80-х гг. XX в.

Проводятся также более глубокие исследования ЖЦ с учетом природных циклов Н. Д. Кондратьева. Предлагается прогнозировать точки начала спада эффективности и выводить систему на новый уровень эквифинальности (см. об этой закономерности в параграфе 1.5), подробности показаны на рис. 1.8.

Рис. 1.8

Согласно данной теории для выживания и развития организации особое значение имеют два параметра: гибкость и контролируемость (управляемость). Все этапы жизненного цикла можно разделить на две группы: этапы роста и этапы старения. Рост начинается с зарождения и заканчивается расцветом (выхаживание, младенчество, стадия быстрого роста, юность, расцвет). Старение берет начало со стабилизации и заканчивается смертью организации (стабилизация, аристократизм, бюрократизация и смерть).

2. Способы классификации систем

Примеры классификации систем

Системы разделяют на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбирать разные принципы классификации.

Предпринимались попытки классифицировать системы по следующим признакам:

• по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т.п. системы);
• виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физические, химические и др.);
• взаимодействию со средой (открытые и закрытые);
• величине и сложности.

Предлагалось также различать следующие типы систем:

• детерминированные и стохастические;
• абстрактные и материальные (существующие в объективной реальности); и т.д.

Классификации всегда относительны. Так, в детерминированной системе можно найти элементы стохастичности, и, напротив, детерминированную систему можно считать частным случаем стохастической (при вероятности равной единице). существующие: это могут быть стадии развития одной и той же системы.

Однако относительность классификаций не должна останавливать исследователей. Цель любой классификации — ограничить выбор подходов к отображению системы, сопоставить выделенным классам приемы и методы системного анализа и дать рекомендации по выбору методов для соответствующего класса систем. При этом система, в принципе, может быть одновременно охарактеризована несколькими признаками, т.е. ей может быть найдено место одновременно в разных классификациях, каждая из которых может оказаться полезной при выборе методов моделирования.

Рассмотрим некоторые из наиболее важных классификаций систем.

Открытые и закрытые системы. Понятие «открытая система» ввел Л. фон Берталанфи. Основные отличительные черты открытых систем — способность обмениваться со средой массой, энергией и информацией. В отличие от них предполагается, что закрытые системы (разумеется, с точностью до принятой чувствительности модели) полностью лишены этой способности, т.е. изолированны от среды.

Возможны частные случаи: например, не учитываются гравитационные и энергетические процессы, а в модели системы отражается только обмен информацией со средой; тогда говорят об информационно-проницаемых или, соответственно, об информационно-непроницаемых системах.

Одна из наиболее важных состоит в следующем. В открытых системах «проявляются термодинамические закономерности, которые кажутся парадоксальными и противоречат второму началу термодинамики». Напомним, что второй закон термодинамики («второе начало»), сформулированный для закрытых систем, характеризует систему ростом энтропии, стремлением к неупорядоченности, разрушению.

Проявляется этот закон и в открытых системах (например, старение биологических систем). Однако (в отличие от закрытых систем) в открытых системах возможен «вывод энтропии», ее снижение; «подобные системы могут сохранять свой высокий уровень и даже развиваться в сторону увеличения порядка сложности», т.е. в них проявляется закономерность самоорганизации (хотя Берталанфи этот термин еще не использовал). Именно поэтому важно для системы управления поддерживать хороший обмен информацией со средой.

Целенаправленные, целеустремленные системы. При изучении экономических, организационных объектов важно выделять класс целенаправленных или целеустремленных систем.

В этом классе, в свою очередь, можно выделить системы, в которых цели задаются извне (обычно это имеет место в закрытых системах), и системы, в которых цели формируются внутри (что характерно для открытых, самоорганизующихся систем).

Классификации систем по сложности

Существует несколько подходов к разделению систем по сложности.

Вначале термины «большая система» и «сложная система» использовались как синонимы.

Некоторые исследователи связывали сложность с числом элементов.

Для сфер биологических, экономических, социальных систем иногда понятие большой системы связывали в значительной степени с важными для них понятиями «эмерджентность», «открытость», «активность элементов». В результате чего такая система обладает как бы «свободой воли», нестабильным и непредсказуемым поведением и другими характеристиками развивающихся (самоорганизующихся) систем.

В то же время есть и иные точки зрения: поскольку это разные слова в естественном языке, то и использовать их нужно как различные понятия.

При этом некоторые авторы связывают понятие «большая система» с величиной системы, количеством элементов (часто относительно однородных), а понятие «сложная система» — со сложностью отношений, алгоритмов. За основу классификации Б. С. Флейшман принимает сложность поведения системы.

Существуют и более убедительные обоснования различия понятий «большая система» и «сложная система».

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням сложности предложена К Боулдингом. Выделенные в ней уровни приведены в табл. 1.3.

Таблица 1.3

Тип	Уровень сложности	Примеры
Неживые системы	Статические структуры (остовы). Простые динамические структуры с заданным законом поведения. Кибернетические системы с управляемыми циклами обратной связи	Кристаллы. Часовой механизм. Термостат
Живые системы	Открытые системы с самосохраняемой структурой (первая ступень, на которой возможно разделение на живое и неживое). Живые организмы с низкой способностью воспринимать информацию. Живые организмы с более развитой способностью воспринимать информацию, но не обладающие самосознанием. Системы, характеризующиеся самосознанием, мышлением и нетривиальным поведением. Социальные системы. Трансцендентные системы или системы, лежащие в настоящий момент вне нашего познания	Клетки, гомеостат. Растения. Животные. Люди. Социальные организации

В классификации К. Боулдинга каждый последующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями закономерностей иерархичности и историчности (рассматриваемых в параграфе 1.6), хотя это не всегда отмечается, а также более сложными «механизмами» функционирования и развития.

Оценивая классификации с точки зрения их использования при выборе методов моделирования систем, следует отметить, что такие рекомендации (вплоть до выбора математических методов) имеются в них только для классов относительно низкой сложности (в классификации К. Боулдинга, например, — для уровня неживых систем). Для более сложных систем оговаривается, что дать такие рекомендации трудно. Поэтому далее рассматривается классификация, в которой делается попытка связать выбор методов моделирования со всеми классами систем. Основанием этой классификации является степень организованности.

3. Большие системы

Система называется большой, если ее исследование или моделирование затруднено из-за большой размерности, т.е. множество состояний системы S имеет большую размерность. Какую же размерность нужно считать большой? Об этом мы можем судить только для конкретной проблемы (системы), конкретной цели исследуемой проблемы и конкретных ресурсов. Большая система сводится к системе меньшей размерности использованием более мощных вычислительных средств (или ресурсов) либо разбиением задачи на ряд задач меньшей размерности (если это возможно).

Большие системы (БС) - это такие системы, которые могут быть представлены совокупностью подсистем по­стоянно уменьшающегося уровня иерархии вплоть до элементарных подсистем, выполняющих в рамках дан­ной большой системы базовые элементарные функции. Процесс представления БС в виде иерархии подсистем называется декомпозицией. 

Примером декомпозиции БС является представление национальной экономики страны как совокупности подсистем — отраслей, объединений, предприятий, цехов, участков, рабочих мест. Базовой подсистемой выступает отдельный работник на рабочем месте (рис.2).

Существует бесчисленное мно­жество вариантов декомпозиции БС в зависимости от целей системного анализа и характера решаемых задач. Большой системой является атом водорода, семья из трех человек, коллектив небольшой фирмы и гигант­ского концерна — все зависит от поставленных целей анализа.

Декомпозиция систем осуществляется в соответствии с определенными правилами.

Выделяемые подсистемы должны:

1. осуществлять достаточно существенное влияние на конечный результат системы более высокого уровня;

2. реализовывать определенные специализированные функции в рамках большой системы;

3. формироваться по признакам четкой функциональной связи уровней;

4. выражать определенные особенности строения, функционирования и развития системы.

Декомпозиция больших систем позволяет решать сле­дующие задачи:

- выявить специфические закономерно­сти строения и функционирования подсистем;

- выявить общие и специфические зако­номерности управления подсистемами, сформиро­вать специфические подсистемы управления каж­дой из подсистем и общую систему управления БС в целом.

Важнейшая особенность БС заключается в том, что в них любая подсистема по отношению к подсистемам низшего уровня является большой, но она не является таковой, но отношению к подсистемам более высокого уровня. Так, отрасль по отношению к предприятию яв­ляется большой системой, но она является подсистемой (субсистемой) по отношению к национальной экономике.

Каждая из подсистем одного уровня иерархии описывается одним и тем же языком, а при перехо­де на следующий уровень наблюдатель использует уже метаязык, представляющий собой расши­рение языка первого уровня за счет средств описания свойств самого этого языка. Создание этого языка равноценно открытию законов порождения структуры системы и является самым ценным результатом исследования. Поскольку лингвистические и логические процедуры этой работы под­даются типизации и последующей формализации, то здесь открывается путь к автоматизации ряда процедур системного анализа.

Величина большой системы может быть измерена, исходя из различных критериев. В качестве та­ких критериев могут быть приняты: число подсистем, число ступеней иерархии подсистем, чему соответствует число наращений метаязыка.

4. Сложные системы

Когда в процессе решения проблемы объект не удается представить в виде большой системы, т.е когда объект в целом нельзя скомпоновать из некоторого набора подобъектов, то можно подойти к решению этой задачи на основе проецирования исходной задачи на спектр языков. Это равноценно тому, что наблюдатель последовательно меняет свою позицию по отношению к объекту и наблюдает его с разных сторон. Или разные наблюдатели исследуют объ­ект с разных сторон. Наблюдатель верхнего уровня (метанаблюдатель) пользуется их отображе­ниями свойств объекта для конструирования некоторой обобщающей сложной системы, решаю­щей задачу.

Пример. Решается задача выбора конкретного материала для про­мышленного изготовления ветрового стекла автомобиля. Объектом рассмотрения является множест­во материалов различной природы (сортов стекла, прозрачных пластмасс и пленок и разных их комбинаций). Задачу нельзя решить без того, чтобы не рассмотреть этот объект в самых различных аспектах и разных языках: прозрачность и коэффициент преломления — язык оптики; прочность, упругость — язык физики; наличие станков, штампов, инструментов — язык тех­нологии; стоимость и рентабельность — язык экономики и т.д.

Каждый из наблюдателей отбирает подмножество прозрачных материалов, удовлетворяющих его требованиям и критериям. В области пересечения подмножеств, отобранных всеми наблюдателями, метанаблюдатель производит отбор единственного конкретного прозрачного материала для ветрово­го стекла, работая в метаязыке, объединяющем понятия всех языков нижнего уровня и описывающем их свойства и соотношения.

Процесс построения сложной системы показан на схеме (рис.3.).

Системы можно соизмерять по степени сложности, используя разные аспекты самого этого понятия: путем соизмерения числа моделей сложной системы, путем сопоставления числа языков, используемых в системе, путем соизмерения числа объединений и дополнений метаязыка.

Понятие сложности является одним из основополагающих в системном анализе. Системный анализ есть стратегия исследования, которая принимает сложность как существенное, неотъемлемое свойство объектов и показывает, как можно извлечь ценную информацию, подходя к ним с позиции сложных систем.

Система называется сложной, если в ней не хватает ресурсов (главным образом, информационных) для эффективного описания (состояний, законов функционирования) и управления системой - определения, описания управляющих параметров или для принятия решений в таких системах (в таких системах всегда должна быть подсистема принятия решения). 

Сложность системы может быть внешней и внутренней.
Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы и сложности управления в системе.

Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления системой, потенциально оцениваемых по обратным связям системы и среды.

Сложные системы бывают разных типов сложности:

- структурной или организационной (не хватает ресурсов для построения, описания, управления структурой);

- динамической или временной (не хватает ресурсов для описания динамики поведения системы и управления ее траекторией);

- информационной или информационно-логической, инфологической (не хватает ресурсов для информационного, информационно-логического описания системы);

- вычислительной или реализации, исследования (не хватает ресурсов для эффективного прогноза, расчетов параметров системы, или их проведение затруднено из-за нехватки ресурсов);

- алгоритмической или конструктивной (не хватает ресурсов для описания алгоритма функционирования или управления системой, для функционального описания системы);

- развития или эволюции, самоорганизации (не хватает ресурсов для устойчивого развития, самоорганизации).

Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. Сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подсистем системы (см. вышеприведенный пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений).

Сложность системы определяется целями и ресурсами (набором задач, которые она призвана решать).

Пример. Сложность телекоммуникационной сети определяется:

- необходимой скоростью передачи данных;

- протоколами, связями и типами связей (например, для селекторного совещания необходима голосовая телеконференция);

- необходимостью видеосопровождения. 

Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неизменным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы.

Сложная система – это система, построенная для решения многоцелевой задачи; система, отражающая разные, несравнимые аспекты характеристики объекта; система, для описания ко­торой необходимо использование нескольких языков; система, включающая взаимосвязанный комплекс разных моделей.

Очевидно, что большие и сложные системы — это фактически два способа разложения задачи на ее составляющие или соответственно построения различным способом взаимосвязанных систем для решения этой задачи, в том случае, когда задача трудна для решения в целом.

Классификация систем по степени организованности

Разделение систем по степени организованности предложено в продолжение идеи об их разделении на хорошо организованные и плохо организованные, или диффузные. К этим двум классам был добавлен еще класс развивающихся (самоорганизующихся) систем. Эти классы кратко охарактеризованы в табл. 1.4.

Таблица 1.4

Класс системы	Краткая характеристика	Возможности применения
1. Хорошо организованная	Представление объекта или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все ее элементы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей. В этот класс систем включается большинство моделей физических процессов и технических систем. При представлении объекта этим классом систем задачи выбора целей и определения средств их достижения (элементов, связей) не разделяются	Этот класс систем используется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения, т.е. экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу
2. Плохо организованная (диффузная)	При представлении объекта в виде плохо организованной (диффузной) системы не ставится задача определить все компоненты и их связи с целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые выявляются на основе исследования определенной с помощью некоторых правил достаточно представительной выборки компонентов, отображающих исследуемый объект или процесс. Нa основе такого, выборочного, исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические и т.п.), и распространяют эти закономерности на поведение системы в целом с какой-то вероятностью (статистической или в широком смысле использования этого термина)	Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем разного рода, при определении численности штатов в обслуживающих, например ремонтных цехах предприятия, в обслуживающих учреждениях (для решения подобных задач применяют методы теории массового обслуживания) и т.д. При применении этого класса систем основной проблемой становится доказательство адекватности модели
3. Самоорганизующаяся (развивающаяся)	Класс самоорганизующихся (развивающихся), систем характеризуется рядом признаков, особенностей, приближающих их к реальным развивающимся объектам (см. подробнее в табл. 1.5). При исследовании этих особенностей выявлено важное отличие развивающихся систем с активными элементами от закрытых — принципиальная ограниченность их формализованнoго описания. Эта особенность приводит к необходимости сочетания формальных методов и методов качественного анализа. Поэтому основную идею отображения проектируемого объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом. Разрабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют известные на данный момент компоненты и связи, а затем путем преобразования полученного отображения с помощью выбранных или принятых подходов и методов (структуризации, декомпозиции; композиции, поиска мер близости на пространстве состояний и т.п.) получают новые, неизвестные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки решения. Таким образом, можно накапливать информацию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компонентов), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно формируя все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта	Отображение изучаемого объекта как системы этого класса позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи. Примерами таких задач являются задачи, возникающие при проектировании сложных технических комплексов, исследовании и разработке систем управления организациями. Большинство из моделей и методик системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем, хотя не всегда это особо оговаривается. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей

В предложенной классификации систем использованы существовавшие к середине 70-х гг, ХХ в. термины, но они объединены в единую классификацию, в которой выделенные классы рассматриваются как подходы к отображению объекта или решению задачи и предлагается их характеристика, позволяющая выбирать класс систем для отображения объекта в зависимости от стадии его познания и возможности получения информации о нем.

Проблемным ситуациям с большой начальной неопределенностью в большей мере соответствует представление объекта в виде системы третьего класса. В этом случае моделирование становится как бы своеобразным «механизмом» развития системы. Практическая реализация такого «механизма» связана с необходимостью разработки порядка построения модели процесса принятия решения. Построение модели начинается с применения знаковой системы (языка моделирования), в основе которой лежит один из методов дискретной математики (например, теоретико-множественные представления, математическая логика, математическая лингвистика) или специальных методов системного анализа (например, имитационное динамическое моделирование и т.д.). При моделировании наиболее сложных процессов (например, процессов формирования структур целей, совершенствования организационных структур и т.п.) «механизм» развития (самоорганизации) может быть реализован в форме соответствующей методики системного анализа. На рассмотренной идее отображения объекта в процессе представления его классом самоорганизующихся систем базируется и метод постепенной формализации модели принятия решений, характеризуемый в гл. 4.

Класс самоорганизующихся (развивающихся), систем характеризуется рядом признаков или особенностей, приближающих их к реальным развивающимся объектам (табл. 1.5).

Таблица 1.5

Особенность	Краткая характеристика
Нестационарность (изменчивость, нестабильность) параметров и стохастичность поведения	Эта особенность легко интерпретируется для любых систем с активными элементами (живых организмов, социальных организаций и т.п.), обусловливая стохастичность их поведения
Уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях	Эти свойства проявляются у системы, благодаря наличию в ней активных элементов, в результате чего у системы как бы проявляется «свобода воли», но в то же время но в то же время имеет место и наличие предельных возможностей, определяемых имеющимися ресурсами (элементами, их свойствами) и характерными для определенного типа систем структурными связями
Способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и помехам	Это свойство, казалось бы, является весьма полезным. Однако адаптивность может проявляться не только по отношению к помехам, но и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управление системой
Принципиальная неравновесность	При исследовании отличий живых, развивающихся объектов от неживых биолог Эрвин Бауэр высказал гипотезу о том, что живое принципиально находится в неустойчивом, неравновесном состоянии и, более того, использует свою энергию для поддержания себя в неравновесном состоянии (которое и является собственно жизнью). Эта гипотеза находит все большее подтверждение в современных исследованиях. При этом возникают проблемы сохранения устойчивости системы
Способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям и проявлять негэнтропийные тенденции	Она обусловлена наличием активных элементов, стимулирующих обмен материальными, энергетическими и информационными продуктами со средой и проявляющих собственные «инициативы», активное начало. Благодаря этому в таких системах нарушается закономерность возрастания энтропии (аналогичная второму закону термодинамики, действующему в закрытых системах, так называемому «второму началу»), и даже наблюдаются негэнтропийные тенденции, т.е. собственно самоорганизация, развитие, в том числе «свобода воли»
Способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру	Это свойство может обеспечиваться с помощью различных методов, позволяющих формировать разнообразные модели вариантов принятия решений, выходить на новый уровень эквифинальности, сохраняя при этом целостность и основные свойства
Способность и стремление к целеобразованию	В отличие от закрытых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с активными элементами цели формируются внутри системы (впервые эта особенность применительно к экономическим системам была сформулирована Ю. И. Черняком); целеобразование — основа негэнтропийных процессов в социально-экономических системах
Неоднозначность использования понятий	Например, «цель — средство», «система — подсистема» и т.п. Эта особенность проявляется при формировании структур целей, разработке проектов сложных технических комплексов, автоматизированных систем управления и т.п., когда лица, формирующие структуру системы, назвав какую-то ее часть подсистемой, через некоторое время начинают говорить о ней, как о системе, не добавляя приставки «под», или подцели начинают называть средствами достижения вышестоящих целей. Из-за этого часто возникают затяжные дискуссии, которые легко разрешаются с помощью закономерности коммуникативности, свойства «двуликого Януса»

---

Перечисленные признаки самоорганизующихся (развивающихся) систем имеют разнообразные проявления, которые иногда можно выделять как самостоятельные особенности. Эти особенности, как правило, обусловлены наличием в системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования системы, ее приспособлению к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.

Часть из рассмотренных особенностей характерна для диффузных систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), но большинство из них являются специфическими признаками, существенно отличающими этот класс систем от других и затрудняющими их моделирование.

В то же время при создании и организации управления предприятиями часто стремятся представить их, используя теорию автоматического регулирования и управления, разрабатывавшуюся для закрытых, технических систем и существенно искажающую понимание систем с активными элементами, что может нанести вред предприятию, сделать его неживым «механизмом», неспособным адаптироваться к среде и разрабатывать варианты своего развития.

Рассмотренные особенности противоречивы. Они в большинстве случаев являются и положительными и отрицательными, желательными и нежелательными для создаваемой системы. Признаки систем не сразу можно понять и объяснить, выбрать и создать требуемую степень их проявления. Исследованием причин проявления подобных особенностей сложных объектов с активными элементами занимаются философы, психологи, специалисты по теории систем, которые для объяснения этих особенностей предлагают и исследуют закономерности систем.

Проявление противоречивых особенностей развивающихся систем и объяснение их закономерностей на примере реальных объектов необходимо изучать, постоянно контролировать, отражать в моделях и искать методы и средства, позволяющие регулировать степень их проявления.

При этом нужно иметь в виду важное отличие развивающихся систем с активными элементами от закрытых: пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких систем, уже первые исследователи отмечали, что начиная с некоторого уровня сложности систему легче изготовить и ввести в действие, преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью.

По мере накопления опыта исследования и преобразования таких систем это наблюдение подтверждалось, и была осознана их основная особенность — принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся (самоорганизующихся) систем.

Эта особенность, т.е. необходимость сочетания формальных методов и методов качественного анализа, и положена в основу большинства моделей и методик системного анализа. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей.

5. Кибернетические (управляющие) системы

Кибернетические системы — это один из классов систем, с помощью которых исследуются процессы управления в технических, биологических и социальных системах.

С их помощью проектируются методы воздействия на биологические организмы или популяции, организационные механизмы управления человеческими коллективами, машинные и человеко-машинные системы управления.

Центральным понятием здесь является информация. Система становится кибернетической, если в отношении нее при­нята следующая аксиома: всякое поступление информации из среды в систему (вход) и поступление информации из систе­мы в среду (выход) контролируемы, либо хотя бы наблюдаемы, материальные же и энергетиче­ские потоки не рассматриваются (точнее, рассматриваются только в качестве носителей информа­ции).

Важным понятием кибернетической системы является понятие обратной связи. Обратная связь есть информационное воздействие выхода на вход системы. Управление, которое осуществляется в кибернетических системах, представляет собой принятие решений на основе уже принятых ра­нее и оценке их результата на выходе системы; полученная информация снова поступает на ее вход.

Этот процесс управления в его простейшей форме удобно рассмотреть с помощью простой кибер­нетической модели регулирования, которая представлена на рис.4 и выделена в середине его замкнутым контуром.

Объект регулирования (О) получает конкретную интерпретацию в зависимости от рассматривае­мой системы любого уровня: производственный агрегат, предприятие, отрасль, народное хозяйст­во в целом. Регулятор (Р) получает соответствующее истолкование в данной системе: оператор, орган управления, комплекс актов экономического законодательства, комплекс органов управления экономикой в целом.

Передавая командную информацию, регулятор изменяет поведение объекта и протекающие в нем процессы. Блок контроля (К) регистрирует поведение объекта, являясь первичным источником информации обратной связи. Блок сравнения (С) оценивает направление и величину отклонений поведения объекта от заданного блоком регулирования, перерабатывая и преобразуя информацию  обратной связи. Блоки К и С в экономических системах интерпретируются как системы контроля, учета, статистики. Переработанная информация обратной связи направляется в регулятор для вы­работки новых команд. Информационное кольцо Р—О—К—С—Р будет простым контуром регу­лирования. Команда вырабатывается в соответствии с установкой (настройкой) регулятора, кото­рую можно интерпретировать как цель управления. Эта цель управления вводится в систему за­дающим блоком (З), который выходит за пределы рассмотренного контура регулирования, т. е относится уже не к данной системе, а к надсистеме.

В рамках рассмотренной схемы регулирования (на рисунке - штриховая линия) нельзя опреде­лить, откуда в процессе управления берутся цели и критерии регулирования. Для исследования этого вопроса необходимо кибернетическую систему рассматривать уже в качестве большой, т. е рассмотреть последовательно иерархию контуров регулирования. Задающий блок каждого внут­реннего контура превращается в регулятор внешнего, который, в свою очередь, имеет задающий блок-регулятор следующего внешнего контура. Это оказывается также недостаточным для адекватного отображения процессов управления в обществе и экономике.

Регулирование в контуре любого ранга осуществляется не по одной, а по целому ряду одновре­менно сосуществующих установок, поступающих из разных контуров управления и отражающих многоплановость экономической и социальной жизни. В органах управления это находит выраже­ние в сосуществовании и непрерывном взаимодействии разных типов учреждений, осуществляющих  руководство разными сторонами жизни одних и тех же экономических объектов: органов функциональных, отраслевых, территориальных и других. Очевидно, что экономические управ­ляющие системы должны быть представлены в качестве сложных систем, а отображающая их мо­дель регулирования - не только иерархической, но и многоконтурной.

6. Целенаправленные системы

У некоторых кибернетических систем имеется свойство целенаправленности, т. е. управление ею направляет систему к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения. Достижение цели в большинстве случаев имеет вероятност­ный характер, так же как и поведение системы, и определяется мощностью управляющего устрой­ства.

В окружающей нас реальной действительности можно различить три класса объектов, которые в научном исследовании трактуются в качестве систем (следовательно, можно говорить и о трех классах систем):

1.     не обладающие целями (например, явления природы);

2.     обладающие постоянными целями, заложенными в их конструкции (например, некоторые ти­пы автоматических машин);

3.     обладающие способностью формировать и изменять цели в процессах приспособления к среде и развития. К последнему классу относятся все социально-экономические системы.

Цель — это одна из центральных категорий теории систем и системного анализа.  Цель опреде­ляют как желаемое состояние системы, как определенную реакцию на выходе системы, как инва­риант поведения системы (какое бы поведение ни осуществляла система, она стремится к оп­ределенной точке). Цели неотделимы от средств их достижения. То, что является целями с одной точки зрения, является средствами — с другой. То, что целесообразно сделать, часто зависит от того, что возможно сделать.

Критерий — это правило, или норма, по которому отбираются те или иные средства достижения цели. Цель в общем случае указывает направление действия («достигнуть Марса», «произвести 1 млн. тонн стали»). Критерий в общем случае дополняет понятие цели и указывает эффективный способ ее достижения («в минимальный срок», «за счет повышения производительности труда»). Если имеется достаточная информация о критериях, и они являются количественными, то можно связать аналитическим выражением цель и средства ее достижения, что будет представлять собой критерий эффективности, или критерии функционирования системы. Если нужно удовлетворить не одно требование, то выражения получаются путем некоторого объединения критериев. Способ
представления цели в виде критериев эффективности позволяет решать вопросы выбора средств для достижения цели путем оптимизации аналитических выражений различными методами.

Термины по теме:

1.   Большие системы (БС) - это такие системы, которые могут быть представлены совокупностью подсистем по­стоянно уменьшающегося уровня иерархии вплоть до элементарных подсистем, выполняющих в рамках дан­ной большой системы базовые элементарные функции. Процесс представления БС в виде иерархии подсистем называется декомпозицией.

2.   Сложная система – это система, построенная для решения многоцелевой задачи; система, отражающая разные, несравнимые аспекты характеристики объекта; система, для описания ко­торой необходимо использование нескольких языков; система, включающая взаимосвязанный комплекс разных моделей.

3.   Система становится кибернетической, если в отношении нее при­нята следующая аксиома: всякое поступление информации из среды в систему (вход) и поступление информации из систе­мы в среду (выход) контролируемы, либо хотя бы наблюдаемы, материальные же и энергетиче­ские потоки не рассматриваются (точнее, рассматриваются только в качестве носителей информа­ции).

4.   Цель — это одна из центральных категорий теории систем и системного анализа.  Цель опреде­ляют как желаемое состояние системы, как определенную реакцию на выходе системы, как инва­риант поведения системы (какое бы поведение ни осуществляла система, она стремится к оп­ределенной точке). Цели неотделимы от средств их достижения. То, что является целями с одной точки зрения, является средствами — с другой. То, что целесообразно сделать, часто зависит от того, что возможно сделать.

5.     У некоторых кибернетических систем имеется свойство целенаправленности, т. е. управление ею направляет систему к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения.

6.    Класс самоорганизующихся (развивающихся) систем харак­теризуется рядом признаков, особенностей, которые, как правило, обусловлены наличием в системе активных элементов, делающих систему целенаправленной.

7.    Отсюда вытекают особенности эконо­мических систем как самоорганизующихся систем по сравнению с функционированием технических систем:

•         нестационарность (изменчивость) отдельных параметров системы и стохастичность ее поведения;

•         уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях (благодаря наличию активного элемента у системы появляется как бы "свобода воли"), но в то же время возможности ее ограничены, что определяется имеющимися ресур­сами (элементами, их свойствами) и характерными для определен­ного типа систем структурными связями;

•         способность изменять свою структуру, сохраняя целост­ность, и формировать варианты поведения;

•         способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям;

•         способность адаптироваться к изменяющимся условиям;

•         способность и стремление к целеобразованию.

8.   В окружающей нас реальной действительности можно различить три класса объектов, которые в научном исследовании трактуются в качестве систем (следовательно, можно говорить и о трех классах систем):

1.   не обладающие целями (например, явления природы);

2.   обладающие постоянными целями, заложенными в их конструкции (например, некоторые ти­пы автоматических машин);

3.   обладающие способностью формировать и изменять цели в процессах приспособления к среде и развития. К последнему классу относятся все социально-экономические системы.

9.   Представление объекта в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой в виде детермини­рованных (аналитических или графических) зависимостей.

10.   Важным понятием кибернетической системы является понятие обратной связи. Обратная связь есть информационное воздействие выхода на вход системы. Управление, которое осуществляется в кибернетических системах, представляет собой принятие решений на основе уже принятых ра­нее и оценке их результата на выходе системы; полученная информация снова поступает на ее вход.

Вопросы к теме:

1.   Классификация систем (рисунок и комментарий)

2.   Способы классификации систем

3.   Большие системы

4.   Сложные системы

5.   Кибернетические (управляющие) системы

 

Литература по теме:

Силич, М.П. Основы теории систем и системного анализа: учебное пособие / М.П. Силич, В.А. Силич ; Министерство образования и науки Российской Федерации, Томский Государственный Университет Систем Управления и Радиоэлектроники (ТУСУР). - Томск : ТУСУР, 2013. - 340 с. : ил. - Библиогр.: с. 333-337. - ISBN 978-5-86889-663-7; То же [Электронный ресурс]. – стр. 37-41 URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=480615 (24.07.2019).

https://tinyurl.com/35v4vdfj

https://tinyurl.com/ytnu6caf