Хорошо и плохо организованные системы
Хорошо организованные системы. Представить анализируемый объект или процесс в виде «хорошо организованной системы» означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, т. е. определить связи между всеми компонентами и целями системы, с точки зрения которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. 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. Решение задачи при представлении ее в виде хорошо организованной системы осуществляется аналитическими методами формализованного представления системы.
Примеры хорошо организованных систем: солнечная система, описывающая наиболее существенные закономерности движения планет вокруг Солнца; отображение атома в виде планетарной системы, состоящей из ядра и электронов; описание работы сложного электронного устройства с помощью системы уравнений, учитывающей особенности условий его работы (наличие шумов, нестабильности источников питания и т. п.).
Для отображения объекта в виде хорошо организованной системы необходимо выделять существенные и не учитывать относительно несущественные для данной цели рассмотрения компоненты: например, при рассмотрении солнечной системы не учитывать метеориты, астероиды и другие мелкие по сравнению с планетами элементы межпланетного пространства.
Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминированное описание и экспериментально доказать правомерность его применения, адекватность модели реальному процессу. Попытки применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных задач плохо удаются: они требуют недопустимо больших затрат времени, практически нереализуемы и неадекватны применяемым моделям.
Плохо организованные системы. 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 определенней с помощью некоторых правил выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, 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 некоторой доверительной вероятностью.
Подход к отображению объектов в виде диффузных систем широко применяется при: описании систем массового обслуживания, определении численности штатов на предприятиях и учреждениях, исследовании документальных потоков информации в системах управления и т. д.
Самоорганизующиеся системы. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы — это подход, позволяющий исследовать наименее изученные объекты и процессы. Самоорганизующиеся системы обладают признаками диффузных систем: стохастичностью поведения, нестационарностью 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 поведения и выбирать из них наилучший и др. Иногда этот класс разбивают на подклассы, выделяя адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и другие подклассы, соответствующие различным свойствам развивающихся систем.
Примеры: биологические организации, коллективное поведение людей, организация управления на уровне предприятия, отрасли, государства в целом, т. е. в тех системах, где обязательно имеется человеческий фактор.
При применении отображения 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 функциональной части АСУ, структура целей, плана может разбиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ (комплекс технических средств АСУ) или организационная структура системы управления.
Большинство примеров применения системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем.
- Введение. Основные понятия и определения Основные задачи теории систем.
- Краткая историческая справка.
- Основные понятия теории систем
- Основные понятия и определения Основное содержание первой лекции
- Понятие информации
- Открытые и закрытые системы
- Модель и цель системы
- Управление
- Информационные динамические системы
- Классификация и основные свойства единиц информации
- Системы управления
- Реляционная модель данных
- Виды информационных систем
- Классификация информационных систем
- Технические, биологические и др. Системы
- Детерминированные и стохастические системы
- Открытые и закрытые системы
- Хорошо и плохо организованные системы
- Классификация систем по сложности
- Лекция №4. Закономерности систем Целостность
- Интегративность
- Коммуникативность
- Эквифинальность
- Закон необходимого разнообразия
- Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем
- Закономерность целеобразования
- Системный подход и системный анализ
- Лекция №5. Уровни представления информационных систем
- Методы и модели описания систем
- Качественные методы описания систем
- Количественные методы описания систем
- Лекция №6. Кибернетический подход к описанию систем
- 6.1. Задачи анализа топологии
- 6.2. Представление информации о топологии моделей
- 6.3. Переборные методы
- 6.4. Поиск контуров и путей по матрице смежности
- 6.5. Модифицированный алгоритм поиска контуров и путей по матрице смежности
- 6.6. Поиск контуров и путей по матрице изоморфности
- 6.6. Сравнение алгоритмов топологического анализа
- 6.7. Декомпозиция модели на топологическом ранге неопределенности
- 6.8. Сортировка модели на топологическом ранге неопределенности
- 6.9. Нахождение сильных компонент графа
- Лекция №8. Теоретико-множественное описание систем
- Предположения о характере функционирования систем
- Система, как отношение на абстрактных множествах
- Временные, алгебраические и функциональные системы
- Временные системы в терминах «вход — выход»
- 1.2. Формы представления модели
- 1.2.1. Нормальная форма Коши
- 1.2.2. Системы нелинейных дифференциальных уравнений различных порядков
- 1.2.3. Графы
- 1.2.4. Гиперграфы
- Лекция №10. Динамическое описание систем
- Детерминированная система без последствий
- Детерминированные системы без последствия с входными сигналами двух классов
- Учет специфики воздействий
- Детерминированные системы с последствием
- Стохастические системы
- Агрегатное описание систем