Системы разделяют на классы по различным признакам и, в зависимости от решаемой задачи, можно выбирать разные принципы классификации. Относительность и сложность проблемы классификации известны. Тем не менее при решении практических задач удобно, если есть разделение систем на классы и этим классам сопоставлены соответствующие приемы и методы системного анализа или даже методы формализованного представления систем. Система может быть охарактеризована одним или несколькими признаками и соответ-ственно ей может быть найдено место одновременно в различных классификациях, каждая из которых может оказаться полезной при выборе методов исследования.
На протяжении короткой истории развития теории системных исследований предпринимались попытки классифицировать системы по виду отображаемого объекта (технические, биологические и т. д.), по виду научного направления (математические, физические, химические и т. п.), по виду выбранного формализованного аппарата представления системы (детерминированные и стохастические); широко известно разделение систем на закрытые и открытые, а также выделение класса целеустремленных систем. Существует ряд подходов к классификации систем по сложности: по сложности поведения [23]; по уровням сложности [7] и [13]. В этих классификациях, как правило, каждый последующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями закономерности иерархичности и историчности.
Обычно цель каждой классификации - ограничить выбор вариантов отображения системы, выработать "язык" описания, наиболее подходящий для данного класса систем. В рассмотренных классификациях такие рекомендации, вплоть до выбора математического метода, даются до некоторого уровня сложности, а для более сложных систем отмечается, что сделать это трудно. Поэтому здесь мы подробнее рассмотрим классификацию, в которой делается попытка связать выбор метода формализованного представления систем со всеми классами систем. Классы в этой классификации выделены по степени организованности.
Впервые разделение систем по степени организованности было предложено В. В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и плохо организованных (или диффузных) систем [13]. Если добавить к ним еще класс самоорганизующихся систем, объединив этим названием классы саморегулирующихся, самообучающихся, саморазвивающихся и тому подобных систем, то получается классификация, классы которой можно достаточно четко разграничить с помощью характерных для каждого из них признаков, позволяющих поставить в соответствие разным классам методы формализованного описания систем [6] и способы представления в них целей. Мы будем характеризовать выделенные классы, как варианты отображения объекта или решаемой задачи:
1. Представить анализируемый объект (или процесс принятия решения) в виде хорошо организованной системы означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, т. е. определить связи между всеми компо-нентами и целями системы, с точки зрения которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. В этом случае задачи выбора целей и выбора средств не разделяются. Проблемная ситуация может быть описана в виде математического выражения, связывающего цель со средствами, т. е. в виде критерия эффективности, критерия функционирования системы, который может быть представлен сложным уравнением или системой уравнений.
Таким образом, решение задачи, при представлении ее в виде хорошо организованной системы, осуществляется приемами и способами характерными для известных аналитических методов формализованного представления системы.
Простейшими примерами отображения реальных объектов в виде хорошо организованных систем являются: представление атома в виде планетарной системы, состоящей из ядра и электронов; описание работы сложного электронного устройства с помощью системы уравнений, учитывающей особенности работы этого устройства (наличие шумов, нестабильности источников питания и т. п.). Видно, что для отображения объекта в виде хорошо организованной системы приходится выделять существенные и не учитывать второстепенные для данной цели компоненты: например, при рассмотрении солнечной системы не учитывать метеориты, астероиды и другие мелкие по сравнению с планетами элементы межпланетного пространства. При необходимости более детального описания нужно уточнить цель, указав, с какой степенью глубины нас интересует рассматриваемый объект. Например, при описании атома можно учесть протоны, нейтроны, мезоны и другие микрочастицы, не учитываемые в планетарной модели.
Представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминирован-ное описание и экспериментально показать правомерность его приме-нения, доказать адекватность модели реальному процессу. Применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных задач, как правило, не удаётся: такой подход не только требует больших затрат времени, но часто практически нереализуем, так как не удается доказать правомерность применения полученных аналитических зависимостей. Поэтому в большинстве случаев при исследовании сложных организационных объектов их приходится отображать классами систем, рассматриваемыми ниже.
2. При представлении объекта в виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между ними и целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенной с по-мощью некоторых правил выборки компонентов, характеризующей исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (стати-стические, экономические) и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение всей системы с какой-то вычисляемой вероятностью.
В качестве примера применения диффузной системы обычно приводят описа-ние поведения газа. При использовании газа для прикладных целей его свойства не выводят из точного описания поведения каждой молекулы, в него входящей, а характеризуют газ макропараметрами - давлением, относительной проницаемостью, постоянной Больцмана и т. д. Пользуясь этими характеристиками, разрабатывают приборы и устройства, использующие свойства газа, не исследуя при этом поведение каждой молекулы.
Подход к отображению объектов в виде диффузных систем на-ходит широкое применение при определении пропускной способности устройства и систем управления, при определении численности штатов в обслуживающих цехах предприятий и обслуживающих учреждениях (для решения подобных задач применяют методы теории массового обслуживания), при исследовании документальных потоков информации в системах управления и т. д.
3. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы - это подход, который позволяет исследовать реальные мало изученные объекты и процессы. Класс самоорганизующихся, развивающихся систем характеризуется рядом признаков, приближающих их к реаль-ным развивающимся объектам. Они обладают признаками, характер-ными для диффузных систем: стохастичностью поведения, нестацио-нарностью отдельных параметров и процессов. К этому добавляются такие признаки, как непредсказуемость поведения, способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды, изменять структуру при взаимодействии системы со средой, сохраняя при этом свойства целостности, способность формировать возможные варианты пове-дения и выбирать из них наилучший и др. Иногда этот класс разбива-ют на подклассы, выделяя адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и другие классы, соответствующие различным свойствам развивающих-ся систем.
Таким классом систем удобно отображать биологические системы, кол-лективное поведение людей, организацию управления на уровне предприятия, отрасли или государства в целом. В последнее время и ряд сложных технических систем, при анализе их с учётом влияния человеческих факторов, отображают в виде развивающихся, самоорганизующихся систем.
Основную идею отображения объекта классом самоорганизую-щихся систем, можно сформулировать следующим образом: разрабатывается знаковая (символьная, математическая) система, с помощью которой фиксируют известные на данный момент компоненты и связи, а затем, комбинируя их с помощью установленных (принятых) правил, получают новые, неизвестные ранее взаимоотношения, зависимости, которые могут быть положены в основу принимаемых решений (или могут подсказать следующие шаги на пути подготовки решения). Таким образом, можно накапливать информацию об объекте, фиксируя все новые компонен-ты и связи (правила взаимодействия компонент), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно создавая все более адекватную модель реального изучаемого или создаваемого объекта. При этом информация может поступать от специалистов различных областей знаний и накапливать-ся во времени по мере возникновения.
Такой "механизм" развития может как бы "выключаться" в периоды относительной стабильности условий работы системы и "включаться" в периоды происходящих изменений в среде и внутри системы. Практическая реализация "механизма" связана с необходи-мостью разработки языка автоматизации проектирования (развития) системы или языка моделирования процесса принятия решения.
При отображении объекта в виде самоорганизующейся системы задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задача выбора целей может быть, в свою очередь, описана в виде самоорганизующейся системы, т. е. структура целей и структура функциональной части АСУ может развиваться так же как и структура обеспечивающей части АСУ или организационная структура системы управления.
Некоторые из рассматриваемых ниже примеров применения системного анализа основаны на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем, хотя это не всегда специально подчёркивается. Рассмотренной краткой характеристики этого класса систем достаточно для приводимых примеров. Иногда характерные особенности и признаки развивающихся систем помогают глубже понять функционирование и динамику конкретных объектов.
|
|
