Классификация систем в системном анализе

     Так, например, в ранних руководящих материалах по разработке автоматизированных систем управления (АСУ) рекомендовалось цели представлять в виде набора задач и составлять матрицы, связывающие задачи с методами и средствами достижения. Правда, при практическом применении этого подхода довольно быстро выяснялась его недостаточность, и исследователи стали прежде всего обращать внимание на необходимость построения моделей, не просто фиксирующих цели, компоненты и связи между ними, а позволяющие накапливать информацию, вводить новые компоненты, выявлять новые связи и т. д„ т. е. отображать объект в виде развивающейся системы, не всегда предлагая, как это делать.

     Позднее системный анализ некоторые исследователи  начинают определять как «процесс последовательного  разбиения изучаемого процесса на подпроцессы» (С. Янг) и основное внимание уделяют поиску приемов, позволяющих организовать решение сложной проблемы путем расчленения ее на подпроблемы и этапы, для которых становится возможным подобрать методы исследования и исполнителей. В большинстве работ стремились представить многоступенчатое расчленение в виде иерархических структур типа «дерева», но в ряде случаев разрабатывались методики получения вариантов структур, определяемых временными последовательностями функций.

     В настоящее время системный анализ развивается применительно к проблемам планирования и управления, и в связи с усилением внимания к программно-целевым принципам в планировании этот термин стал практически неотделим от терминов «целеобразование» и «программно-целевое планирование и управление». В работах этого периода системы анализируются как целое, рассматривается роль процессов целеобразования в развитии целого, роль человека. При этом оказалось, что в системном анализе не хватает средств: развиты в основном средства расчленения на части, но почти нет рекомендаций, как при расчленении не утратить целое. Поэтому наблюдается усиление внимания к роли неформализованных методов при  проведении системного анализа. Вопросы сочетания и взаимодействия формальных и неформальных методов при проведении системного анализа не решены. Но развитие этого научного направления идет по пути их решения.

     В качестве объекта системного анализа  могут быть рассмотрены любые  системы, явления, а также отдельные  проблемы, решение которых является особо важным в функционировании системы. Примером такого решения является, например, реализация продовольственной программы, нацеленной на удовлетворение потребностей населения продуктами питания. Это тактический уровень системного анализа, когда в качестве системы рассматривается отдельная проблема.

     На  современном этапе хозяйствования решения, принимаемые на тактическом уровне, наиболее распространены, что связано с постоянной необходимостью срочного разрешения тех или иных конкретных проблем: экологических, медицинского обслуживания, транспортных и других, которые возникают вследствие несовершенства хозяйственного механизма. Следует отметить, что даже успешное решение отдельных проблем не гарантирует эффективного функционирования системы в целом, чаще всего им на смену приходят новые, не менее сложные.

     Стратегический  уровень системного анализа предполагает расширение поиска решений, переход на качественно иной, более высокий уровень. Задача ставится таким образом, чтобы сконструировать систему с максимально возможной эффективностью, обеспечивающей отсутствие появления проблем, требующих решения на тактическом уровне. Очевидно, что подобная система явится своего рода идеалом, не достижимым в реальных условиях вследствие большого количества ограничений. Тем не менее, создание такой идеальной системы крайне полезно – она может служить своего рода эталоном, ориентиром при выборе направлений развития системы. 
 
 

Раздел 2. Классификация  систем в системном анализе.

2.1. Классификация систем.

     Классификацией  называется распределение некоторой  совокупности объектов на классы по наиболее существенным признакам. Требования к построению классификации следующие:

•   в одной и той же классификации необходимо применять одно и то же основание;
•   объем элементов классифицируемой совокупности должен равняться объему элементов всех образованных классов;
•   члены классификации (образованные классы) должны взаимно исключать друг друга, то есть должны быть непересекающимися;
•   подразделение на классы (для многоступенчатых классификаций) должно быть непрерывным, то есть при переходах с одного уровня иерархии на другой необходимо следующим классом для исследования брать ближайший по иерархической структуре системы.

     В соответствии с этими требованиями классификация систем предусматривает  деление их на два вида – абстрактные и материальные (рис. 1).

Рис.1. Классификация систем 

     Материальные  системы являются объектами реального  времени. Среди всего многообразия материальных систем существуют естественные и искусственные системы.

     Естественные  системы представляют собой совокупность объектов природы, а искусственные системы – совокупность социально-экономических или технических объектов.

     Естественные  системы, в свою очередь, подразделяются на астрокосмические и планетарные, физические и химические.

     Искусственные системы могут быть классифицированы по нескольким признакам, главным из которых является роль человека в системе. По этому признаку можно выделить два класса систем: технические и организационно-экономические системы.

     В основе функционирования технических  систем лежат процессы, совершаемые  машинами, а в основе функционирования организационно-экономических систем – процессы, совершаемые человеко-машинными комплексами.

     Абстрактные системы – это умозрительное  представление образов или моделей  материальных систем, которые подразделяются на описательные (логические) и символические (математические).

     Логические  системы есть результат дедуктивного или индуктивного представления  материальных систем. Их можно рассматривать  как системы понятий и определений (совокупность представлений) о структуре, об основных закономерностях состояний и о динамике материальных систем.

     Символические системы представляют собой формализацию логических систем, они подразделяются на три класса:

•   статические математические системы или модели, которые можно рассматривать как описание средствами математического аппарата состояния материальных систем (уравнения состояния);
•   динамические математические системы или модели, которые можно рассматривать как математическую формализацию процессов материальных (или абстрактных) систем;
•   квазистатические (квазидинамические ) системы, находящиеся в неустойчивом положении между статикой и динамикой, которые при одних взаимодействиях ведут себя как статические, а при других – как динамические.

     Однако  в литературе существуют и другие классификации систем.

     Большие системы. Под большой системой понимается совокупность материальных ресурсов, средств сбора, передачи и обработки информации, людей-операторов, занятых на обслуживании этих средств, и людей-руководителей, облеченных надлежащими правами и ответственностью для принятия решений. Большие системы – это системы, не наблюдаемые единовременно с позиции одного наблюдателя либо во времени, либо в пространстве.

     Примеры больших систем: информационная система; пассажирский транспорт крупного города; производственный процесс; система управления полетом крупного аэродрома; энергетическая система и др.

    К характерным особенностям больших  систем относятся следующие:

•    большой размер системы, то есть большое число частей и элементов, входов и выходов, разнообразие выполняемых функций;
•    взаимосвязь и взаимодействие между элементами;
• целенаправленность и управляемость системы, наличие у всей системы общей цели и назначения, задаваемых и корректируемых в системах более высоких уровней;
• сложная иерархическая структура организации системы, предусматривающая сочетание централизованного управления с автономностью подсистем;
• целостность и сложность поведения: сложные, переплетающиеся взаимоотношения между переменными, включая петли обратной связи, приводят к тому, что изменение одной влечет изменение многих других переменных.

     Для того чтобы получить необходимые  знания о большом объекте, наблюдатель  последовательно рассматривает  его по частям, строя его подсистемы. Далее он перемещается на более высокую ступень, на следующий уровень иерархии и, рассматривая подсистемы уже в качестве объектов, строит для них единую систему. Если совокупность подсистем оказывается снова слишком большой, чтобы можно было построить из них общую систему, то процедура повторяется, и наблюдатель переходит на следующий уровень иерархии и т.д.

     Каждая  из подсистем одного уровня 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.

     Если  исследователь идет от наблюдения реального  объекта, то большая система создается  путем композиции – составления  ее из малых подсистем, описываемых  одним языком.

     Операция, противоположная композиции, есть декомпозиция большой системы, то есть разбиение ее на подсистемы. Она осуществляется для того, чтобы извлечь новую ценную информацию из знания системы в целом, которая не может быть получена другим путем. Важным понятийным инструментом системного анализа является иерархия подсистем в большой системе. Рассмотрение систем в иерархии дает возможность выявить новые их свойства.

     Величина  большой системы может быть измерена по разным критериям: по числу подсистем; по числу ступеней иерархии подсистем.

     Сложные системы. Сложные системы – это системы, которые нельзя скомпоновать из некоторых подсистем. Это равноценно тому, что:

•   наблюдатель последовательно меняет свою позицию по отношению к объекту и наблюдает его с разных сторон;
•   разные наблюдатели исследуют объект с разных сторон.

     Каждый  из наблюдателей отбирает подмножество прозрачных материалов, удовлетворяющих его требованиям и критериям. В области пересечения подмножеств, отобранных всеми наблюдателями, мета наблюдатель отбирает единственный материал, работая в метаязыке, объединяющем понятия всех языков низшего уровня и описывающем их свойства и отношения.

     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 ней с позиции сложных систем. По мнению американского исследователя  Рассела Аккофа, простота не задается в начале исследования, но если ее вообще можно найти, то она находится в результате исследования.

     Итак, 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.

     Английский  кибернетик С. Бир классифицирует все системы на простые и сложные в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико-вероятностного. А. И. Берг определяет сложную систему как систему, которую можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля).

     Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе. Все это свидетельствует об отсутствии единого определения сложности системы.

     При разработке сложных систем возникают  проблемы, относящиеся не только к свойствам их составляющих элементов и подсистем, но также к закономерностям функционирования системы в целом. При этом появляется широкий круг специфических задач, таких, как определение общей структуры системы; организация взаимодействия между элементами и подсистемами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальных режимов функционирования системы; оптимальное управление системой и др.