1.2. Классификация систем
Подходы к классификации системы могут быть самыми разными:
• по виду отображаемого объекта-технические, биологические, социальные и т. п.;
• по характеру поведения - детерминированные, вероятностные, игровые;
• по типу целеустремленности - открытые и закрытые;
• по сложности структуры и поведения - простые и сложные;
• по виду научного направления, используемого для их моделирования - математические, физические, химические и др.;
• по степени организованности - хорошо организованные, плохо организованные и самоорганизующиеся.
Рассмотрим некоторые из представленных видов классификации. Детерминированной системой называется система, состояние которой в будущем однозначно определяется ее состоянием в настоящий момент времени и законами, описывающими переходы элементов и системы из одних состояний в другие. Составные части в детерминированной системе взаимодействуют точно известным образом. Примером детерминированной системы может служить механический арифмометр. Установка соответствующих чисел на валике и задание порядка вычисления однозначно определяют результат работы устройства. То же самое можно сказать о калькуляторе, если считать его абсолютно надежным.
Вероятностные или стохастические системы - это системы, поведение которых описывается законами теории вероятностей. Для' вероятностной системы знание текущего состояния и особенностей взаимной связи элементов недостаточно для предсказания будущего поведения системы со всей определенностью. Для такой системы имеется ряд направлений возможных переходов из одних состояний в другие, т. е. имеется группа сценариев преобразования состояний системы, и каждому сценарию поставлена в соответствие своя вероятность. Примером стохастической системы может служить мастерская по ремонту электронной и радиотехники. Срок выполнения заказа по ремонту конкретного изделия зависит от количества аппаратуры, поступившей в ремонт до поступления рассматриваемого изделия, от характера повреждений каждого из находящихся в очереди объектов, от количества и квалификации обслуживающего персонала и т. п.
Игровой является система, осуществляющая разумный выбор своего поведения в будущем. В основе выбора лежат оценки ситуаций и предполагаемых способов действий, выбираемых на основе заранее сформированных критериев, а также с учетом соображений неформального характера. Руководствоваться этими соображениями может только человек. Примером игровой системы может служить организация, выполняющая некоторые работы и выступающая в качестве исполнителя. Исполнитель вступает в отношения с заказчиком. Интересы исполнителя и заказчика противоположные. Исполнитель старается продать свою работу как можно выгоднее. Заказчик, наоборот, пытается сбить цену и соблюсти свои интересы. В данном торге между ними проявляется игровая ситуация.
Классификация по данному признаку условна, как и многое другое, касающееся характеристики сложных систем. Она допускает разные толкования принадлежности той или иной системы к сформированным классам. Так в детерминированной системе можно найти элементы стохастичности. С другой стороны, детерминированную систему можно считать частным случаем стохастической системы, если положить вероятности переходов из состояния в состояние соответственно равными нулю (перехода нет) и единице (переход имеет место). Точно также стохастическую систему можно рассматривать как частный случай игровой, когда идет игра с природой.
Следующий признак классификации: открытые и закрытые системы. По данному признаку классификации системы характеризуются различной степенью взаимодействия с внешней средой. Открытые системы обладают особенностью обмениваться с внешней средой массой, энергией, информацией. Замкнутые (или закрытые) системы изолированы от внешней среды. Предполагается, что разница между открытыми и замкнутыми системами определяется с точностью до принятой чувствительности модели.
По степени сложности системы подразделяются на простые, сложные и очень сложные. Простые системы характеризуются небольшим количеством возможных состояний, их поведение легко описывается в рамках той или иной математической модели. Сложные системы отличаются разнообразием внутренних связей, но допускают их описание. Причем набор методов, привлекаемых для описания сложных систем, как правило, многообразен, т. е. для построения математической модели сложной системы применяются различные подходы и разные разделы математики. Очень сложные системы характеризуются большой разветвленностью связей и своеобразностью отношений между элементами. Многообразие связей и отношений таково, что нет возможности все их выявить и проанализировать. Простыми системами можно считать лентопротяжные механизмы, механические передачи, системы слежения за целью и т.д. Сложными системами являются электронно-вычислительная машина, система управления и защиты энергоблока, система электроснабжения промышленного объекта и пр. Очень сложными являются социотехнические системы, такие как автоматизированные системы управления крупным предприятием, экспертные системы с функциями поддержки и принятия управленческих решений.
Классификация по признаку организованности систем впервые была предложена В.В. Налимовым [2]. Под хорошо организованной системой понимается система, у которой определены все элементы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, связи между всеми компонентами и целями системы, ради достижения которых создается или функционирует система. При этом подразумевается, что все элементы системы с их взаимосвязями между собой, а также с целями системы можно отобразить в виде аналитических зависимостей. При формулировании задачи принятия решения для хорошо организованной системы проблемная ситуация описывается в виде математического выражения, критерия эффективности, критерия функционирования системы, который может быть представлен сложным уравнением, системой уравнений, сложными математическими моделями, включающими в себя и уравнения, и неравенства, и т. п. Важно, что решение задачи при представлении ее в виде хорошо организованной системы осуществляется аналитическими методами с использованием моделей формализованного представления системы. Примером хорошо организованной системы может служить сложное электронное устройство. Описание его работы производят с помощью системы уравнений, учитывающих условия функционирования, в том числе наличие шумов, нестабильность электропитания и т.д.
При представлении объекта в виде плохо организованной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между собой, а также с целями системы. Для плохо организованной системы формируется набор макропараметров и функциональных закономерностей, которые будут ее характеризовать. Определение этих параметров и восстановление функциональных зависимостей осуществляется на основании некоторой выборочной информации, характеризующей исследуемый объект или процесс. Далее полученные оценки характеристик распространяют на поведение системы в целом. При этом предполагается, что полученный результат обладает ограниченной достоверностью и его можно использовать с некоторыми оговорками. Так, например, если результат получен на основании статистических наблюдений за функционированием системы на ограниченном интервале времени, т. е. на основании выборочных наблюдений, то его можно использовать с некоторой доверительной вероятностью. Примером применения подхода к отображению объектов в виде плохо организованной системы можно считать оценивание характеристик надежности системы с множеством компонентов. В данном случае характеристики надежности группы однотипных элементов определяются на основании выборочной информации, полученной в результате наблюдений за их работой на ограниченном отрезке времени при определенных уровнях воздействующих факторов. Затем полученные оценки распространяются на весь период эксплуатации объекта. Данные оценки используются при проведении расчетов характеристик надежности всей системы. Самоорганизующиеся системы - это системы, обладающие свойством адаптации к изменению условий внешней среды, способные изменять структуру при взаимодействии системы со средой, сохраняя при этом свойства целостности, системы, способные формировать возможные варианты поведения и выбирать из них наилучшие. Эти особенности обусловлены наличием в структуре системы активных элементов, которые, с одной стороны, обеспечивают возможность адаптации, приспособления системы к новым условиям существования, с другой стороны, вносят элемент неопределенности в поведение системы, чем затрудняют проведение анализа системы, построение ее модели, формальное ее описание и, в конечном счете, затрудняют управление такими системами. Примерами самоорганизующихся систем могут служить биологические системы, предприятия и их система управления, городские структуры управления и т.д.
- Міністерство освіти і науки україни
- Основи системного аналізу
- Лекция 1. Основные понятия системного анализа
- 1.2. Классификация систем
- 1.3. Сущность системного подхода
- Лекция 2. Задачи системного анализа.
- 2.1. Характеристика задач системного анализа
- Лекция 3 логика и методология системного анализа
- 1. Логические основы системного анализа
- 2. Методы и методология научного познания
- 3. Принципы системного анализа
- 4. Основные этапы и методология системного анализа
- Лекция 4 технология системного подхода к решению проблемы
- 4.1. Сущность системного подхода.
- 4.2. Процесс формулирования проблемной ситуации и проблемы
- 4.3. Уровни принятия решения по проблеме
- 4.4. Интуитивный и системный подход к принятию решения по проблеме
- 4.5. Функционирование системы принятия решения при системном походе
- Резюме (по модулю)
- Лекция 5. Теория систем и системный анализ
- 5.1 Сущность и принципы тсса.
- 5.2 Принцип системности. Три аспекта системности. Системы в окружающем мире. Принцип системности
- Системы в окружающем мире. Примеры.
- 5.3 Основные термины и понятия, используемые в тСиСа. Подходы к определению понятия системы. Элемент.
- Подсистема.
- Структура.
- Состояние.
- Поведение.
- Развитие.
- 5.4 Подходы к определению понятия системы.
- Лекция 6 Классификация систем. Подходы к классификации систем. Примеры классификации систем
- Классификация систем
- Классификация систем по с. Биру
- Лекция 7 Структура и функции системы. Базовые типы структуры систем. Структура и функции системы
- Базовые типы структуры систем.
- 7.1 Структура и связи в системе. Типы связей.
- Разновидности связей. Классификация связей. Понятие обратной связи
- Организация системы.
- Функционирование системы
- 7.2 Закономерности систем
- Лекция 8. Понятие сложности системы
- Многообразие
- Лекция 11.Компьютерное моделирование модели. Разновидности моделирования.
- Компьютерное математическое моделирование
- Этапы и цели компьютерного математического моделирования
- Часть 1. Моделирование и системный анализ
- Часть 2. Виды моделирования. Компьютерное моделирование
- Различные классификации математических моделей
- Лекция 16. Теория массового обслуживания