Классификация систем: открытые - закрытые, по сложности структуры и поведения. Классификация информации Хорошо организованные системы

Системы разделяются по признакам в зависимости от рассматриваемой задачи:

по виду отображаемого объекта (экономические, технические, биологические, промышленные и др.);

по виду научного направления (математические, физические, химические и др.);

по виду формального аппарата представления системы (стохастические, детерминированные);

по виду целеустремленности (открытые, закрытые);

по сложности структуры и поведения (простые, сложные);

по степени организованности (хорошо ~, плохо ~ и само организующиеся).

Классификация по степени организованности:

Хорошо организованные – предсказуемые системы, с четко описанным критерием функционирования (как правило, математически описаны), легко управляемые.

Примером является модель солнечной системы. Солнечная система имеет возмущающие воздействия и шумы. Для описания движения планет вокруг солнца, например, метеориты и кометы не имеют большого значения, а следовательно не существенны, кроме того, состояние планет можно определить на несколько лет вперед.

Плохо организованные (диффузные) - перед такими системами не ставится задача изучения всех компонентов и связей между системой и целями системы. Очень часто статистические данные отсутствуют, и приходится рассматривать вероятность вероятностей – доверительную вероятность. Диффузные системы широко используются, в виду того, что не всегда можно создать хорошо организованные системы (система массового обслуживания).

Самоорганизующиеся - в данных системах используется подход, позволяющий исследовать наименее изученные процессы. Невозможно представить, как поведёт себя система, поэтому её представляют в виде самоорганизующейся системы. Выделяют самоприспосабливающиеся, самовосстанавливающиеся и самовоспроизводящиеся системы (популяция животных, биосфера и т.д.).

Системный подход к решению задач теории систем. Задачи системного подхода. Цели решения задач. Алгоритм решения задач с помощью системного подхода

Системный подход - это направление методологии научного познания и социальной практики, в основе которого лежит исследование объектов как систем. СП – способ решения практических задач с использованием элементов общей теории систем.

Задачи: определение общей структуры системы; организация взаимодействия между подсистемами и элементами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальной структуры системы; выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы.

Алгоритмы решения задач :

1. Содержательная постановка задачи – определение набора ограничений, которые отделяют задачу от внешней среды. Должны быть оговорены цель системы и требования к функционированию. Необходимо выделить основные компоненты системы, прописать связи между компонентами внутри системы и связи с внешней средой (интерфейс). На этом уровне система представляется как набор больших компонентов, которые могут быть детализированы более подробно, что и составляет содержательную постановку задачи. Всегда в процессе содержательной постановки задачи участвует заказчик, т.к. он хорошо знаком с предметной областью проектируемой системы, а также исполнитель. Результат всегда документально оформляется в виде технического задания на разработку.

2. Построение модели изучаемой системы – для рассматриваемой задачи, должна быть создана модель. Она опирается на знания предметной области и функциональных требований заказчиков. Модель послужит основой для реализации системы.

3. Отыскание решения задачи с помощью модели – нахождение максимального количественного показателя эффективности.

4. Проверка решения с помощью модели;

5. Подстройка решения под внешние условия;

6. Осуществление решения.

Формализованные способы описания систем.

Особенности организации информационных систем. Информация как ресурс особого рода. Роль информации в процессе управления

Особенности: Используют такой ресурс как информация;

Информация как ресурс особого рода : наличие свойств, отличающих его от любого другого материального ресурса. Условно свойства можно разделить на две группы: потенциальная и реализуемая эффективности.

Потенциальная эффективность :

Не амортизируется, т.е. физически не изменяется со временем (не стареет);

Имеет возможность широкого использования (одна и та же информация может быть использована для разных целей);

Имеет возможность тиражирования без затрат на воспроизведение оригинала;

Неисчерпаем как ресурс (можно использовать многократно без уменьшения ресурса);

Реализуемая эффективность:

- реализуемость , т.е. информация становится ресурсом, когда есть пользователь - приёмник должен «захотеть» принять информацию;

- достоверность информации, т.е. информация должна соответствовать реальному положению вещей;

- оперативность информации, т.е. соответствие информации реальному положению вещей (достоверность) в момент доставки пользователю;

- своевременность , т.е. получение информации пользователем в нужный для него момент времени;

- соответствие времени приёма , т.е. пользователь должен быть способен к приёму информации.

Роль информации в процессе управления отражается набором свойств реализуемой эффективности.

Характер

27.09.2016

Снежана Иванова

Организованность как умение не приходит в один день, его нужно нарабатывать годами. Иногда ценой тяжелых волевых усилий человеку удается сделать свою жизнь более организованной.

Известно, что организованный человек за день успевает сделать намного больше дел, нежели тот, кто привык тратить время впустую. Наличие ограничений, строгий распорядок дня, сложная задача, нетерпеливый начальник – все это дисциплинирует и заставляет личность предпринимать активные шаги. Но с другой стороны уровень организованности зависит и от индивидуальных качеств человека, таких как ответственность, настойчивость, целеустремленность, вера в себя и свои возможности. В чем проявляется организованность ? Попробуем разобраться!

Проявления организованности

По каким признакам можно понять, что человек умеет правильно себя организовать? Ниже приведены критерии, на которые стоит обратить внимание.

Самодисциплина

Если личность умеет четко организовать себя, видит перед собой конечную цель, то ей будет гораздо проще достичь желаемого. Организованность как умение не приходит в один день, его нужно нарабатывать годами. Иногда ценой тяжелых волевых усилий человеку удается сделать свою жизнь более организованной.

Обеспечивает развитие самоконтроля, при котором мы просто не позволим себе бездельничать, когда должны плодотворно трудиться. Человек, осознающий ответственность перед собой и другими, как правило, самостоятельно устанавливает себе жесткие рамки, чтобы потом их соблюдать. Это гораздо эффективнее, чем постоянно выбиваться из графика и заставлять себя работать. В противном случае ежедневно впустую будет тратиться большое количество энергии, которую можно было бы направить на реализацию имеющихся целей. Организованность напрямую зависит от степени самоконтроля, способности быть требовательным и даже жестким.

Системность

Для достижения наилучшего результата любое дело должно выполняться с определенной периодичностью. Регулярность обеспечивает развитие организованности. Если какое-то дело выполняется время от времени, то наше сознание начинает воспринимать его как нечто необязательное и обременяющее. В результате появляется лень, нежелание снова к нему обращаться. Постоянность же организует, мотивирует личность на новые свершения, помогает взрастить уверенность в себе.

Замечено, что любое дело, выполняемое систематически, дает больший заряд положительной энергией, чем редкие, но весьма продолжительные занятия. Соответственно, и результат при регулярном подходе будет значительно выше, а с ним возрастет и степень внутреннего удовлетворения. Системность организует ничуть не меньше, чем различные мотиваторы успеха.

Последовательность

Человеку, желающему привнести в свою жизнь больше организованности, необходимо задуматься о создании внутреннего распорядка. Говоря иными словами, важно определить такую последовательность действий, которая бы помогала продвижению дела, но не обессиливала настолько, чтобы потерять стимул к действию.

Организованность сама по себе появляется тогда, когда человек готов чем-то пожертвовать ради достижения цели. К примеру, вы решили упорядочить свою жизнь и заниматься по графику. В тот момент, когда вы составляете себе план четких шагов, то уже знаете, сколько времени потребуется на решение той или иной задачи. Последовательность шагов позволяет развиться организованности в большей степени, чем тогда, когда вы наскоками пытаетесь выполнить сразу большой объем работы. Организованность – это всегда результат трудолюбия и терпения.

Преодоление лени

Каждому из нас время от времени хочется позволить себе немного расслабиться. Только одни делают это в строго установленные часы, а другие поддаются первому искушению и не могут выйти из подавляющего состояния годами. Умение преодолевать собственную лень – это большой шаг вперед на пути к организованности. Организованность всегда является результатом труда, а не каким-то сказочным везением. Как преодолевать желание постоянно лениться? Скажем, если человеку хочется смотреть телевизионную передачу, он начинает придумывать себе различные оправдания, лишь бы не браться за дело. Известно, что это очень непросто, ведь приходится бороться с собственным организмом, воспитывая себя как личность.

Преодоление лени начинается с момента, когда приходит осознание, что необходимо что-то сделать. Есть люди, которым организовать себя помогает лишь стоящий за спиной начальник. Только тогда они начинают активно действовать, а до тех пор совершенно не хотят сдвинуться с мертвой точки. Работа над собственным характером занимает важное место в . Если мы позволим себе отдыхать тогда, когда нам вздумается, то очень скоро не сможем управлять собственной жизнью, а станем просто плыть по течению.

Уровень организованности

От чего зависит уровень организованности конкретного человека и каким он бывает? Понятие довольно сложное, отражающее субъективную степень того, сколько человек успевает сделать за определенный промежуток времени. Уровень организованности может выступать показателем трудовой эффективности.

Высокий показатель характеризуется большой требовательностью личности к себе и нацеленностью на результат. Такой человек осознает, какова его конечная цель и что нужно делать для ее достижения. Организованность, находящаяся на высоком уровне, является наработанным навыком, который приходится систематически поддерживать. Успешные люди знают, что как только отступают от правил и отказываются от данных обещаний, автоматически уходят от организованности. Человек может быть успешен только тогда, когда держит себя в рамках.
Средний показатель характеризуется наличием постоянных метаний между высокой активностью и значительным спадом. Человек испытывает состояние внутренней борьбы и дополнительный стресс оттого, что не может распределить время и много сил уходит впустую.
Низкий показатель характеризуется нежеланием действовать вообще. Может быть, такой человек иногда и хочет что-то изменить в своей жизни, но у него слишком мало внутренних резервов для достижения желаемого.

Таким образом, организованность является внутренней характеристикой личности. Каждый имеет свои ресурсы, но не у всех получается реализовать в жизни задуманное.

Степень организованности системы

Организованность или упорядоченность организованности системы R оценивается по формуле

R=1-Э реал/ Э макс, (2.3)

где Эреал - реальное или текущее значение энтропии,

Эмакс - максимально возможная энтропия или неопределенность по структуре и функциям системы.

Если система полностью детерминированная и организованная то Э реал = 0 и R = 1. Снижение энтропии системы до нулевого значения означает полную «заорганизованность» системы и приводит к вырождению системы. Если система полностью дезорганизованная, то R=0 и Э реал =Э макс.

Качественная классификация систем по степени организованности была предложена В. В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и класс плохо организованных, или диффузных систем. Позднее к этим классам был добавлен еще класс самоорганизующихся систем. Важно подчеркнуть, что наименование класса системы не является ее оценкой. В первую очередь, это можно рассматривать как подходы к отображению объекта или решаемой задачи, которые могут выбираться и зависимости от стадии познания объекта и возможности получения информации о нем.

Хорошо организованные системы

Если исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы и вид детерминированных (аналитических или графических) зависимостей, то возможно представление объекта в виде хорошо организованной системы. То есть представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения (доказана адекватность модели реальному объекту).

Такое представление успешно применяется при моделировании технических и технологических систем. Хотя, строго говоря, даже простейшие математические соотношения, отображающие реальные ситуации, также не являются абсолютно адекватными, поскольку, например, при суммировании яблок не учитывается, что они не бывают абсолютно одинаковыми, а вес можно измерить только с некоторой точностью. Трудности возникают при работе со сложными объектами (биологическими, экономическими, социальными и др.). Без существенного упрощения их нельзя представить в виде хорошо организованных систем. Поэтому для отображения сложного объекта в виде хорошо организованной системы приходится выделять только факторы, существенные для конкретной цели исследования. Попытки применить модели хорошо организованных систем для представления сложных объектов практически часто нереализуемы, так как, в частности, не удается поставить эксперимент, доказывающий адекватность модели. Поэтому в большинстве случаев при представлении сложных объектов и проблем на начальных этапах исследования их отображают классами, рассмотренными ниже.

Плохо организованные (или диффузные) системы

Если не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы, то объект представляется в виде плохо организованной (или диффузной) системы. Для описания свойств таких систем можно рассматривать два подхода: выборочный и макропараметрический.

При выборочном подходе закономерности в системе выявляются на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а путем изучения достаточно представительной (репрезентативной) выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. Выборка определяется с помощью некоторых правил. Полученные на основе такого исследования характеристики или закономерности распространяют на поведение системы в целом.

Пример . Если нас интересует средняя цена на хлеб в каком-либо городе, то можно было бы последовательно объехать или обзвонить все торговые точки города, что потребовало бы много времени и средств. А можно пойти другим путем: собрать информацию в небольшой (но репрезентативной) группе торговых точек, вычислить среднюю цену и обобщить ее на весь город.

При этом нельзя забывать, что полученные статистические закономерности справедливы для всей системы с какой-то вероятностью, которая оценивается с помощью специальных приемов, изучаемых математической статистикой.

При макропараметрическом подходе свойства системы оценивают с помощью некоторых интегральных характеристик (макропараметров).

Примеры :

1. При использовании газа для прикладных целей его свойства не определяют путем точного описания поведения каждой молекулы, а характеризуют макропараметрами - давлением, температурой и т.д. Основываясь на этих параметрах, разрабатывают приборы и устройства, использующие свойства газа, не исследуя при этом поведение каждой молекулы.

2. ООН при оценке уровня качества системы здравоохранения государства применяет в качестве одной из интегральных характеристик количество детей, умерших до пяти лет, на тысячу новорожденных.

Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем разного рода, при определении численности штатов в обслуживающих, например ремонтных, цехах предприятия и в обслуживающих учреждениях, при исследовании документальных потоков информации и т.д.

Самоорганизующиеся системы

Класс самоорганизующихся, или развивающихся, систем характеризуется рядом признаков, особенностей, которые, как правило, обусловлены наличием в системе активных элементов, делающих систему целенаправленной. Отсюда вытекают особенности экономических систем, как самоорганизующихся систем, по сравнению с функционированием технических систем:

· нестационарность (изменчивость) отдельных параметров системы и стохастичность ее поведения;

· уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях. Благодаря наличию активных элементов системы появляется как бы "свобода воли", но в то же время возможности ее ограничены имеющимися ресурсами (элементами, их свойствами) и характерными для определенного типа систем структурными связями;

· способность изменять свою структуру и формировать варианты поведения, сохраняя целостность и основные свойства (в технических и технологических системах изменение структуры, как правило, приводит к нарушению функционирования системы или даже к прекращению существования как таковой);

· способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям. В системах c активными элементами не выполняется закономерность возрастания энтропии и даже наблюдаются негэнтропийные тенденции, т. е. собственно самоорганизация;

· способность адаптироваться, к изменяющимся условиям. Это хорошо по отношению к возмущающим воздействиям и помехам, но плохо, когда адаптивность проявляется и к управляющим воздействиям, затрудняя управление системой;

· способность и стремление к целеобразованию;

· принципиальная неравновесность.

Легко видеть, что хотя часть этих особенностей характерна и для диффузных систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), однако в большинстве своем они являются специфическими признаками, существенно отличающими этот класс систем от других и затрудняющими их моделирование.

Рассмотренные особенности противоречивы. Они в большинстве случаев являются и положительными и отрицательными, желательными и нежелательными для создаваемой системы. Их не сразу можно понять и объяснить для того, чтобы выбрать и создать требуемую степень их проявления.

При этом следует иметь в виду важное отличие открытых развивающихся систем с активными элементами от закрытых. Пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких систем, уже первые исследователи отмечали, что, начиная с некоторого уровня сложности, систему легче изготовить и ввести в действие, преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью. По мере накопления опыта исследования и преобразования таких систем это наблюдение подтверждалось, и была осознана их основная особенность - принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся, самоорганизующихся систем.

По этому поводу фон Нейманом была высказана следующая гипотеза: «У нас нет полной уверенности в том, что в области сложных задач реальный объект не может являться простейшим описанием самого себя, т. е. что всякая попытка описать его с помощью обычного словесного или формально-логического метода не приведет к чему-то более сложному, запутанному и трудновыполнимому...» .

Необходимость сочетания формальных методов и методов качественного анализа и положена в основу большинства моделей и методик системного анализа. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей.

Основную конструктивную идею моделирования при отображении объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом: накапливая информацию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи и применяя их можно 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 накапливаться во времени по мере ее возникновения (в процессе познания объекта).

Адекватность модели также доказывается как бы последовательно (по мере её формирования) путем оценки правильности отражения в каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения поставленных целей.

Открытые и закрытые системы

Понятие открытой системы ввел Л. фон Берталанфи. Основные отличительные черты открытых систем – способность обмениваться со средой массой, энергией и информацией. В отличие от них закрытые или замкнутые системы предполагаются полностью лишенными этой способности, изолированными от среды.

Участники «общества по разработке ОТС» А. Холл и I". Фейджин на основании собственного определения системы приводят такую классификацию систем: Если изменение в каждой отдельной части системы вызывает изменение всех других частей и в целой системе, то в этом случае система является целостной . Если изменение каждой части системы не вызывает изменение других частей, то система называется суммативной . Совершенно ясно, что благодаря такому разделению Холл и Фейджин получают возможность охватывать в своей теории значительно больший круг систем, чем Берталанфи.

Несмотря на то, что классификация систем Холла и Фейджина более детальна, чем классификация Берталанфи, а их определение системы более широко по сравнению с определением системой Берталанфи, тем не менее, эти модификации не вносят принципиальных изменений в существо «общей теории систем». И у Берталанфи, и у Холла - Фейджина речь идет о построении определенного математического аппарата, способного дать описание «поведения» достаточно обширного класса системных предметов.

Другие признаки

По однородности или разнообразию структурных элементов системы бываютгомогенные илиоднородные и гетерогенные илиразнородные , а такжесмешанного типа. В гомогенных системах, например, в газах, жидкостях или в популяции организмов, структурные элементы системы однородны и поэтому взаимозаменяемы. Гетерогенные же системы состоят из разнородных элементов, не обладающих свойством взаимозаменяемости.

По равновесию системы делятся наравновесные илиуравновешенные и неравновесные илинеуравновешенные. В равновесных системах, если идут изменения одновременно в двух противоположных направлениях (противоположные процессы), то они взаимно компенсируются или нейтрализуются на некотором уровне. Каждое из возникающих изменений уравновешивается другим, ему противоположным, и система сохраняется в равновесном состоянии. Примером равновесных систем является организм, общество, экосистема и др. В неуравновешенных системах, наоборот, если идут изменения одновременно в двух противоположных направлениях, то одно из нихпреобладает, система преобразуется в эту сторону и равновесие нарушается. Однако это нарушение равновесия иногда может совершаться столь медленно, что система производит впечатление равновесной (ложное равновесие). Примером ложного равновесия является пламя.

Системы разделяются на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбрать разные принципы классификации. При этом систему можно охарактеризовать одним или несколькими признаками:

· по виду научного направления - математические, физические, химические и т. п.;

· по виду формализованного аппарата представления системы - детерминированные и стохастические;

· по степени организованности -хорошо организованные, плохо организованные (диффузные), самоорганизующиеся системы.

· по обусловленности действия различают системы детерминированные и стохастические (вероятностные).

· по происхождению различают системы естественные, созданные в ходе естественной эволюции и в целом не подверженные влиянию человека (клетка), искусственные, созданные под воздействием человека, обусловленные его интересами и целями (машина) и виртуальные (воображаемые и, хотя они в действительности реально не существующие, но функционирующие так же, как и в случае, если бы они реально существовали).

· по основным элементам системы могут быть разделены на абстрактные, все элементы которых являются понятиями (языки, философские системы, системы счисления), и конкретные, в которых присутствуют материальные элементы.

· по взаимодействию со средой различают системы замкнутые и открытые. Большинство изучаемых систем являются открытыми, т.е. они испытывают воздействие среды и реагируют на него и, в свою очередь, оказывают воздействие на среду.

· по степени сложности различают простые, сложные и очень сложные системы.

· по естественному разделению системы делятся на: технические, биологические, социально-экономические.

· по описанию переменных системы : с качественными переменными (имеющие только лишь содержательное описание); с количественными переменными (имеющие дискретно или непрерывно описываемые количественным образом переменные).

· по типу описания закона (законов) функционирования системы: типа “Черный ящик” (неизвестен полностью закон функционирования системы; известны только входные и выходные сообщения системы); не параметризованные (закон не описан, описываем с помощью хотя бы неизвестных параметров, известны лишь некоторые априорные свойства закона); параметризованные (закон известен с точностью до параметров и его возможно от ADE нести к некоторому классу зависимостей); типа “Белый (прозрачный) ящик” (полностью известен закон).

· По способу управления системой (в системе): управляемые извне системы (без обратной связи, регулируемые, управляемые структурно, информационно или функционально); управляемые изнутри (самоуправляемые или саморегулируемые - программно управляемые, регулируемые автоматически, адаптируемые - приспосабливаемые с помощью управляемых изменений состояний и самоорганизующиеся - изменяющие во времени и в пространстве свою структуру наиболее оптимально, упорядочивающие свою структуру под воздействием внутренних и внешних факторов); с комбинированным управлением (автоматические, полуавтоматические, автоматизированные, организационные).

Детерминированной называют систему, если ее поведение можно абсолютно точно предвидеть. Система, состояния которой зависит не только от контролируемых, но и от неконтролируемых воздействий или если в ней самой находится источник случайности, носит название стохастической. Приведем пример стохастических систем, это – заводы, аэропорты, сети и системы ЭВМ, магазины, предприятия бытового обслуживания и т.д.

Динамические системы характеризуются тем, что их выходные сигналы в данный момент времени определяются характером входных воздействий в прошлом и настоящем (зависит от предыстории). В противном случае системы называют статическими.

Примером динамических систем является биологические, экономические, социальные системы; такие искусственные системы как завод, предприятия, поточная линия и т.д.

Различают системы линейные и нелинейные . Для линейных систем реакция на сумму двух иди более различных воздействий эквивалентна сумме реакций на каждое возмущение в отдельности, для нелинейных – это не выполняется.

Если параметры систем изменяются во времени, то она называется нестационарной , противоположным понятием является понятие стационарной системы.

Пример нестационарных систем – это системы, где процессы, например, старения являются на данном интервале времени существенными.

Если вход и выход системы измеряется или изменяется во времени дискретно, через шаг, то система называется дискретной . Противоположным понятием является понятие непрерывной системы. Например: ЭВМ, электронные часы, электросчетчик – дискретные системы; песочные часы, солнечные часы, нагревательные приборы и т.д. – непрерывные системы.

Рис. 2.3 Классификация систем по их свойствам.

(Стрелки указывают возможный набор свойств системы)

В последнее время стали различать так называемые "жесткие" и «мягкие» системы, в основном, по используемым критериям рассмотрения.

Исследование «жестких» систем обычно опирается на категории: «проектирование», «оптимизация», «реализация», «функция цели» и другие. Для «мягких» систем используются чаще категории: «возможность», «желательность», «адаптируемость», «здравый смысл», «рациональность» и другие. Методы также различны: для «жестких» систем - методы оптимизации, теория вероятностей и математическая статистика, теория игр и другие; для «мягких» систем - многокритериальная оптимизация и принятие решений (часто в условиях неопределенности), метод Дельфи, теория катастроф, нечеткие множества и нечеткая логика, эвристическое программирование и др.

Для «переноса» знаний широко используются инварианты систем и изоморфизм систем. Важно при таком переносе не нарушать свойство эмерджентности системы.

Контрольные вопросы

1. Как классифицируются системы?

2. Какая система называется большой? сложной?

3. Чем определяется вычислительная (структурная, динамическая) сложность системы? Приведите примеры таких систем.

Тема 3

«Закономерности систем»

Рассматриваются общесистемные закономерности

Закономерности систем (в более полной формулировке – закономерности функционирования и развития систем) – общесистемные закономерности, характеризующие принципиальные особенности построения, функционирования и развития сложны систем.

Если закон абсолютен и не допускает никаких исключений, то закономерность менее категорична.

Закономерностью называют часто наблюдаемое, типичное свойство (связь или зависимость), присущее объектам и процессам, которое устанавливается опытом.

Для нас наибольший интерес представляет общесистемная закономерность.

Общесистемные закономерности - это закономерности, характеризующие принципиальные особенности построения, функционирования и развития сложных систем.

Эти закономерности присущи любым системам, будь то экономическая, биологическая, общественная, техническая или другая система.

Такие закономерности Л. фон Берталанфи вначале называл системными параметрами или принципами, а А.Холл – макроскопическими закономерностями.

Одну из первых классификаций закономерностей предложил В. Г. Афанасьев. Он разделил закономерности на 4 группы:

1. Закономерности взаимодействия части и целого: целостность или эмерджентность, аддитивность, прогрессирующая систематизация, прогрессирующая факторизация, интегративность.

2. Закономерности иерархической упорядоченности: коммуникативность, иерархичность.

3. Закономерности осуществимости систем: закон «необходимого разнообразия» У. Эшби, эквифинальность, закономерность потенциальной эффективности Б. С. Флейшмана.

4. Закономерности развития систем: историчность, самоорганизация.

Использование закономерностей построения, функционирования и развития систем помогает уточнить представление об изучаемом или проектируемом объекте, позволяет разрабатывать рекомендации по совершенствованию организационных систем, методик системного анализа.

Детерминированность

Рассмотрим еще одну классификацию систем, предложенную Ст.Биром.

Если входы объекта однозначно определяют его выходы, то есть его поведение можно однозначно предсказать (с вероятностью 1), то объект является детерминированным в противном случае -- недетерминированным (стохастическим).

Детерминированность характерна для менее сложных систем;

стохастические системы сложнее детерминированных, поскольку их более сложно описывать и исследовать

Примеры стохастических систем:

1. Швейную машинку можно отнести к детерминированной системе: повернув на заданный угол рукоятку машинки можно с уверенностью сказать, что иголка переместится вверх-вниз на известное расстояние (случай неисправной машинки не рассматриваем)
2. Примером недетерминированной системы является собака, когда ей протягивают кость, нельзя однозначно прогнозировать поведение собаки.

Случайность -- это цепь невыявленных закономерностей, скрытых за порогом нашего понимания.

А с другой -- приблизительности измерений. В первом случae мы не можем учесть все факторы (входы), действующие на объект. Во втором -- проблема непредсказуемости выхода связана с невозможностью точно измерить значения входов и ограниченностью точности сложных вычислений.

Примеры. Ст. Бир предлагает следующую таблицу с примерами систем:

Классификация систем по степени организованности

Степень организованности системы

Впервые разделение систем по степени организованности по аналогии с классификацией Г. Саймона и А. Ньюэлла (хорошо структуризованные, плохо структуризованные и неструктуризованные проблемы) было предложено В.В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и класс плохо организованных или вероятностных систем.

Позднее к этим двум классам был добавлен еще класс самоорганизующихся, сложных, систем, который включает рассматриваемые иногда в литературе раздельно классы саморегулирующихся, самообучающихся, самонастраивающихся и т.п. систем.

Выделенные классы практически можно рассматривать как подходы к моделированию объекта или решаемой задачи

Степень организованности системы.

Организованность или упорядоченность организованности системы оценивается по формуле

R=1-Э реал/Эмакс,

где - реальное или текущее значение энтропии,

Максимально возможная энтропия или неопределенность по структуре и функциям системы.

Если система полностью детерминированная и организованная то и . Снижение энтропии системы до нулевого значения означает полную «заорганизованность» системы и приводит к вырождению системы. Если система полностью дезорганизованная, то

Хорошо организованные системы.

Если исследователю удается определить нее элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы и вид детерминированных (аналитических или графических) зависимостей, то возможно представление объекта в виде хорошо организованной системы. То есть представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения (доказана адекватность модели реальному объекту).

Такое представление успешно применяется при моделировании технических и технологических систем. Хотя, строго говоря. даже простейшие математические соотношения, отображающие реальные ситуации, также не являются абсолютно адекватными, поскольку, например, при суммировании яблок не учитывается, что они не бывают абсолютно одинаковыми, а вес можно измерить только с некоторой точностью. Трудности возникают при работе со сложными объектами (биологическими, экономическими, социальными и др.). Без существенного упрощения их нельзя представить в виде хорошо организованных систем. Поэтому для отображения сложного объекта в виде хорошо организованной системы приходится выделять только факторы, существенные для конкретной цели исследования. Попытки применить модели хорошо организованных систем для представления сложных объектов практически часто нереализуемы, так как, в частности, не удается поставить эксперимент, доказывающий адекватность модели. Поэтому в большинстве случаев при представлении сложных объектов и проблем на начальных этапах исследования их отображают классами, рассмотренными ниже.