Классификация систем по сложности.

Выбор классификации в конкретных условиях.

Системы разделяют на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбирать разные принципы классификации. Предпринимались попытки классифицировать системы по следующим признакам:

· по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т.п. системы);

· виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физические, химические и др.);

· взаимодействию со средой (открытые и закрытые);

· величине и сложности.

Предлагалось также различать следующие типы систем:

· детерминированные и стохастические;

· абстрактные и материальные (существующие в объективной реальности); и т.д.

Цель любой классификации — ограничить выбор подходов к отображению системы, сопоставить выделенным классам приемы и методы системного анализа и дать рекомендации по выбору методов для соответствующего класса систем. При этом система, в принципе, может быть одновременно охарактеризована несколькими признаками, т.е. ей может быть найдено место одновременно в разных классификациях, каждая из которых может оказаться полезной при выборе методов моделирования.

Целенаправленные и целеустремленные системы.

Целенаправленные системы из исходного состояния достигают цели за конечное время, при этом множество состояний которые принимает система, называется ее траекторией. Например, электронный навигатор, находящий путь по карте.

В зависимости от начального состояния траектории системы и время достижения цели может быть различным. Даже из одного и того же исходного положения система может достигать цели по одной из нескольких возможных траекторий (в случае навигатора, поучение разных маршрутов разной протяженности в зависимости от начальной точки, текущего времени).

Целеустремленные системы из исходного состояния приближаются к целевому за бесконечное время. Например, система человечество движется с помощью научного познания к некоторому абсолютному знанию.

Дополнительно:

В зависимости от способности системы ставить себе цель различают каузальные и целенаправленные (целеустремленные, активные) системы.

К каузальным системам относится широкий класс неживых систем:

Каузальные системы — это системы, которым цель внутренне не присуща.

Если такая система и имеет целевую функцию (например, автопилот), то эта функция задана извне пользователем.

Целенаправленные системы — это системы, способные к выбору своего поведения в зависимости от внутренне присущей цели.

В целенаправленных системах цель формируется внутри системы.

Пример. Система «самолет-пилоты» способна поставить себе цель и отклониться от маршрута.

Элемент целенаправленности всегда присутствует в системе, включающей в себя людей (или еще шире живые существа). Вопрос чаще всего состоит в степени влияния этой целенаправленности на функционирование объекта. Если мы имеем дело с ручным производством, то влияние так называемого человеческого фактора очень большое. Отдельный человек, группа людей или весь коллектив способны поставить цель своей деятельности, отличную от цели компании.

Активные системы, к которым, в первую очередь, относятся организационные, социальные и экономические, в зарубежной литературе называются «мягкими» системами. Они способны сознательно предоставлять недостоверную информацию и сознательно не выполнять планы, задания, если им это выгодно. Важным свойством таких систем является дальновидность, обеспечи-вающая способность системы прогнозировать будущие последствия принимаемых решений. Это, в частности, затрудняет применение обратной связи для управления системой.

Кроме того, иногда на практике системы условно делят на системы, стремящиеся к цели — целеориентированные, и на системы, которые ориентированы, в первую очередь, не на цели, а на определенные ценности — ценностноориентированные.

Классификация систем по сложности.

Существует несколько подходов к разделению систем по сложности. Вначале термины «большая система» и «сложная система» использовались как синонимы. Некоторые исследователи связывали сложность с числом элементов.

Г. Н. Поваров в зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре их класса: малые системы (10—10^3 элементов), сложные (10^4—10^6 элементов), ультрасложные (10^7—10^30 элементов), суперсистемы (10^30—10^200 элементов).

У. Р. Эшби считал, что система является большой с точки зрения наблюдателя, возможности которого она превосходит в каком-то аспекте, важном для достижения цели. При этом один и тот же материальный объект в зависимости от цели наблюдателя и средств, имеющихся в его распоряжении, можно отображать или не отображать большой системой, и, кроме того, физические размеры объекта не являются критерием отнесения объекта к классу больших систем.

Ю. И. Черняк предлагает называть большой системой «такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам», а сложной — «такую систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи».

Поясняя эти понятия на примерах, Ю. И. Черняк подчеркивает, что в случае большой системы объект может быть описан как бы на одном языке, т.е. с помощью единого метода моделирования, хотя и по частям, подсистемам. А сложная система отражает объект «с разных сторон в нескольких моделях, каждая из которых имеет свой язык».

Понятия большой и сложной системы Черняк связывает с понятием «наблюдатель» (рис. 1). Для изучения большой системы необходим один «наблюдатель» (имеется в виду не число людей, принимающих участие в исследовании или проектировании системы, а относительная однородность их квалификации: например, инженер или экономист). Для понимания сложной системы нужно несколько «наблюдателей», принципиально разной квалификации (например, инженер-машиностроитель, программист, экономист).

При этом подчеркивается наличие у сложной системы « сложной, составной цели» или даже «разных целей» и одновременно многих структур у одной системы (например, технологической, административной, коммуникационной, функциональной и т.д).

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням сложности предложена К. Боулдингом. Выделенные в ней уровни приведены в табл.

В классификации К. Боулдинга каждый последующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями закономерностей иерархичности и историчности (рассматриваемых в параграфе 1.6), хотя это не всегда отмечается, а также более сложными «механизмами» функционирования и развития.