Пн. Фев 5th, 2024

Основным методом исследования сложных систем, в том чис­ле социально-экономических и социально-производственных, является системный анализ. Общие этапы для любой методики системного анализа — это постановка задачи, формирование описания системы и выбор наилучших решений.

На этапе постановки задачи определяются цели исследова­ния, производится выделение системы из среды, рассматривают­ся способы взаимодействия системы со средой, формулируются основные допущения.

Этап формирования описания системы включает следующие действия:

  • расчленение системы на элементы;
  • выделение подсистем;
  • определение общей структуры системы;
  • определение связей системы со средой и выявление внеш­них факторов, подлежащих учету;
  • выбор подхода к представлению системы;
  • формирование вариантов представления системы.

Особенностью методик системного анализа является то, что они опираются на понятие системы и используют общие законо­мерности строения, функционирования и развития систем. Специфическими для конкретного ис­следования этапами могут быть синтез возможных структур изу­чаемой системы, прогнозирование поведения системы при за­данных условиях, выявление способов достижения определен­ных состояний и др.

Стандартного определения понятия «система» не существует. Основоположник теории систем Л. Берталанфи определил си­стему «как совокупность элементов, находящихся в определен­ных отношениях друг с другом и со средой». Позднее в определе­нии системы появилось понятие цели. У.Р. Эшби  указал на необходимость учета взаимодействия исследователя с изучае­мой системой, что привело к включению исследователя в систе­му наряду с элементами, связями, свойствами и целями.

С философской точки зрения природа систем двойственна, т.е. это понятие одновременно отражает объективное существова­ние и субъективное восприятие некоторой реальности.

Зна­чительным вкладом в теорию систем является определение систе­мы, данное академиком П.К. Анохиным: «Системой можно назвать только такой комплекс избирательно вовлеченных ком­понентов, у которых взаимодействие и взаимоотношение приоб­ретают характер взаимосодействия компонентов, направленного на получение фокусированного полезного результата», т.е. систе­мообразующим фактором является полезный результат.

Дж. Клир в своей книге «Системология» пишет о том, что общее определение системы можно сделать более полезным для практики, введя классы элементов и отношений между ними. При этом классификация систем по типам элементов имеет экс­периментальную, а по типам отношений — эпистемологическую основу, позволяющую выделять изоморфные классы систем. Дж. Клир выделяет два класса системных задач — задачи исследо­вания и задачи проектирования. Задача исследования систем состоит в накоплении знаний о свойствах и отношениях сущест­вующих объектов в соответствии с конкретными целями. Задача проектирования систем заключается в создании новых объектов с заданными свойствами.

Сложным системам присущи следующие основные законо­мерности:

  • целостность — свойства системы не являются суммой свойств ее элементов, хотя и зависят от них;
  • коммуникативность — любая система является подсистемой в системе более высокого уровня;
  • иерархичность;
  • эквифинальность — способность системы достигать не зави­сящего от времени состояния, полностью детерминированного начальными условиями;
  • историчность;
  • закон необходимого разнообразия;
  • закономерности целеобразования — зависимость целей от уровня познания объекта, а также от внешних и внутренних фак­ торов.

Академик И. В. Прангишвили  к главным общесистем­ным атрибутам относит первичные элементы системы, отноше­ния между элементами, законы композиции отношений, фон си­стемы. Он формулирует восемь законов композиции, которым подчиняется функционирование любых сложных систем:

  1. перевод системы из одного качественного состояния в дру­гое путем минимального воздействия в критическую точку фазо­вого перехода системы;
  2. закон эволюции, который утверждает, что любая система в процессе развития проходит в сокращенной форме собственный эволюционный путь, включая все его этапы (этот закон отрицает возможность «большого скачка»);
  3. закон пирамиды, который гласит, что коэффициент полез­ного действия любой реальной системы не может достигать 100%, в связи с чем энергия, почерпнутая системой извне, посте­пенно уменьшается по мере приближения к конечной цели;
  4. закон «островного эффекта», позволяющий определить возможную степень автономности системы в зависимости от ее параметров и от свойств окружения;
  5. закон единства и борьбы противоположностей, определяю­щий возможность и условия объединения противоборствующих сторон;
  6. закон причинно-следственных связей;
  7. закон проявления нестабильностей системы, которые вы­ражены нарушением когерентного взаимодействия с фоном этой системы;
  8. закон существенной зависимости потенциала системы от изменения характера взаимодействия между ее элементами.

Свойства сложных систем можно разделить на три основные группы.

  1. Свойства, определяющие взаимодействие системы с внеш­ней средой. Важнейшие среди них — это устойчивость и характе­ристики состояний системы.
  2. Свойства, характеризующие внутреннее строение системы (структура). Структура систем любой природы может изменяться как в результате взаимодействия с внешней средой, так и в резуль­тате протекания внутренних процессов. Параметром, характери­зующим изменение структуры во времени, является энтропия. В открытых системах энтропия может не только увеличиваться, но и уменьшаться за счет ее увеличения во внешней среде.
  3. Интегральные свойства, описывающие поведение системы. К ним относятся полезность, эффективность, надежность, уп­равляемость, безопасность, живучесть и др. Одни свойства систе­мы наследуются от свойств входящих в нее элементов, другие оп­ределяются как некоторая комбинация свойств элементов, ряд свойств системы — это новые свойства, отсутствующие у ее эле­ ментов. В общем случае интегральные свойства сложной системы не являются суммой свойств ее частей (нарушение принципа суперпозиции).

Системный подход к проектированию заключается в рассмо­трении всего комплекса проблем, возникающих в течение жиз­ненного цикла исследуемой системы. Основные аксиомы сис­темного проектирования сформулированы в работе:

  1. Из неразрешимости общей задачи проектирования вытека­ет необходимость ее декомпозиции на совокупность локальных задач, упорядоченных многоуровневой параллельно-последова­тельной логической схемой проектирования.
  2. Из неопределенности исходных данных и ограничений в общей задаче проектирования вытекает необходимость их про­гнозирования и обмена проектными решениями между функци­ональными ячейками системы проектирования в соответствии с определенной логической схемой.
  3. Из логической противоречивости общей задачи проектиро­вания вытекает необходимость организации итерационных цик­лов, которые определяют сходимость системных решающих про­цедур.
  4. Из невозможности сконструировать априори «сквозное» правило предпочтения следует необходимость «индивидуально­го» построения многоуровневого критерия оценки проектных ре­шений, который может быть получен эвристически только в кон­це итерационного цикла.

Построение формального описания сложной системы явля­ется необходимым этапом исследования. Формальные модели нужны для изучения внутреннего строения систем, для прогно­зирования, а также для определения оптимальных режимов функционирования. Наиболее высокий уровень абстрагирова­ния имеют лингвистический и теоретико-множественный спосо­бы описания систем.

Лингвистический подход к описанию систем исходит из «характерных черт» системы. Этот подход весьма привлекателен, так как знания в виде высказываний являются наиболее доступ­ным видом информации. Лингвистический подход уступает тео­ретико-множественному способу описания в плане компактнос­ти. Алгебраический подход к описанию систем, развитый Месаровичем и Тахакарой, во многих случаях позволяет получить полезные результаты, но существуют задачи, для которых более естественными являются описания других типов.

На сегодняшний день самый распространенный способ опи­сания — теоретико-множественный. При этом наиболее разви­тым направлением теории систем является феноменологическое, которое основано на представлении системы S как некоторого преобразования входных воздействий Хв выходные величины Y, т.е.

Открытые системы невозможно представить в виде функции, позволяющей получить выход по входу из-за наличия неопреде­ленностей. Входные воздействия в открытой системе можно раз­делить на две составляющие: определенные l/и неопределенные М, тогда

В условиях неопределенности традиционным приемом явля­ется усиление степени размытости языка описания, поэтому час­то в таких случаях переходят от рассмотрения входных и выход­ных величин к рассмотрению подмножеств их элементов. Это приводит к вероятностным и нечетким описаниям систем.

Характерная черта систем, в которых участвует человек (ант­ропогенные системы), — это стремление к определенной цели(целенаправленность). Для описания целенаправленных систем применяется подход, отличный от феноменологического. Он за­ключается в том, что система описывается с помощью некоторой задачи принятия решений (ЗПР).

Система  называется системой принятия решений, если найдется такое семейство ЗПР решения которых принадлежат множеству  и такое отображение что для любого пара {х, у) принадлежит системе S тогда и только тогда, когда найдется такое что z является решением задачи

Любую систему преобразования входов в выходы можно фор­мально представить как систему принятия решений и наоборот, поэтому для конкретной системы можно получить как фе­номенологическое, так и целенаправленное описание, если оп­ределена цель.

Существуют разные подходы к формированию целей проек­тирования. Сложившийся на практике стереотип — ясно постав­ленная цель есть главнейшее условие успеха — противоречит опыту специалистов по системному анализу, утверждающих, что цель создания системы и ее составляющие уточняются в ходе ра­боты. Цель деятельности формируется на начальных стадиях проектирования, а достигается в момент времени поэтому в процессах проектирования необходимо осуществлять исследо­вание и разработку образов будущего на интервале В связи с этим одним из условий, обеспечивающих успех любого проекта, является построение следующих прогнозов:

  • прогноз состояния или поведения внешней среды (надсистемы), взаимодействующей с исследуемой системой (объектом);
  • прогноз изменения целей функционирования и структуры исследуемой системы;
  • прогноз развития конкурирующих или противоборствую­щих подсистем, их характеристик и стратегий поведения.

Взаимодействие системы со средой, а также элементов систе­мы друг с другом может быть представлено моделями структуры и моделями функционирования. Модель структуры в зависимос­ти от цели исследования может иметь следующие разновидности:

  • внешняя модель — система представляется в каноническом виде, а ее связи с внешней средой выражаются посредством вхо­дов и выходов;
  • иерархическая модель — система расчленяется по уровням согласно принципу подчинения низших уровней высшим;
  • внутренняя модель — отражает состав и взаимосвязь между элементами системы.

Функционирование системы может быть представлено:

  • моделью жизненного цикла системы, характеризующей процесс существования системы от ее замысла до гибели;
  • операциональной моделью системы, представляющей сово­купность процессов ее функционирования по основному назна­чению.

Существуют различные подходы к моделированию сложных систем.

Статистический подход основан на построении макромоде­лей больших систем, которые могут использовать различные ти­пы описаний: теоретико-множественный, лексикографический, топологический и др. Макромодели дают представление о зави­симости состояния системы от поведения человека и среды, но не учитывают состязательный характер развития и не содержат представлений об эффективности.

Структурно-функциональный подход связан с пост­роением модели структуры, элементами которой являются функ­ции. Для построения механизма, порождающего функции, ис­пользуют теоретико-множественный аппарат и математико-лингвистические средства.

Ситуационное моделирование разработано для задач динамиче­ского управления сложными системами в условиях неопределен­ности. Система описывается конечным набором возможных ситуаций и соответствующих им управленческих решений. Глав­ным условием применимости этого подхода является возмож­ность классификации ситуаций.

Имитационное моделирование основано на использований субъективных предположений исследователей о динамике рас­сматриваемых процессов. При моделировании динамики сложных систем дифференциальные уравнения можно составить только для идеализированной структуры при усредненных значе­ниях параметров. Примерами могут служить модели системной динамики Дж. Форрестера. Разработанные им точечные модели дают хорошие результаты в тех случаях, когда они достаточно просты и когда оперируют с большими пространствами.

Ads Blocker Image Powered by Code Help Pro

Обнаружен блокировщик рекламы! Пожалуйста, обратите внимание на эту информацию.

We\'ve detected that you are using AdBlock or some other adblocking software which is preventing the page from fully loading.

У нас нет баннеров, флэшей, анимации, отвратительных звуков или всплывающих объявлений. Мы не реализовываем эти типы надоедливых объявлений! Нам нужны деньги для обслуживания сайта, и почти все они приходят от нашей интернет-рекламы.

Пожалуйста, добавьте tehnar.info к вашему белому списку блокирования объявлений или отключите программное обеспечение, блокирующее рекламу.

Powered By
100% Free SEO Tools - Tool Kits PRO