- •Балтийский государственный технический университет «военмех»
- •Глава 1. Необходимость появления системного анализа, его суть и терминология
- •Глава 2. Логика и методология системного анализа
- •Глава 3. Теория и практика реализации системного анализа
- •Введение
- •Глава 1. Необходимость появления системного анализа, его суть и терминология
- •1.1. История развития системного подхода
- •Состав отс
- •История развития системных идей
- •Этапы развития сп в технике
- •1.2. Современный этап научно-технической революции (нтр)
- •1.2.3. Создание технических систем —
- •Становление технических систем (историческая справка)
- •1.2.4. Образование и его роль в нтп
- •Развитие производственного процесса как системы
- •Основные положения, отличающие обучение и образование
- •Определение фундаментального и прикладного образования
- •К пониманию понимания
- •1.2.5. Еще раз о науке в целом
- •Модель развития техники (качественный аспект)
- •1.2.6. Развитие технических систем как объект исследования,
- •Классификация задач управления развитием тс
- •Планы передовых компаний ведущих стран мира на ближайшие 10-15 лет
- •1.3. Категориальный аппарат науки и системного анализа
- •1.3.1. Система
- •Классификация систем
- •Классификация систем по с. Виру
- •1.3.2. Связь
- •Классификация совокупностей объектов
- •1.3.3. Структура и структурное исследование
- •1.3.4. Целое (целостность)
- •1.3.5. Элемент
- •1.3.6. Системный подход (сп)
- •Подходы к решению проблем управления
- •1.3.7. Системный анализ
- •1.3.8. Другие понятия системного анализа
- •Глава 2. Логика и методология системного анализа
- •2.1. Логические основы системного анализа
- •2.2. Методология познания
- •2.2.1. Понятие о методе и методологии
- •2.2.2. Виды методологии и их создание
- •2.2.3 Методы системного анализа
- •2.2.4. Принципы системного анализа
- •2.3. Интегральный тип познания
- •Глава 3. Теория и практика реализации системного анализа
- •3.1. Рабочие этапы реализации системного анализа
- •Сравнительная классификация этапов са
- •3.2. Цикл как фундамент мироздания
- •Фрагмент дерева целей
- •3.3. Теория циклов
- •3.4. Пжц тс — принцип и объект оценки и управления
- •Жизненные циклы систем, состав и структура
- •Структура полного жизненного цикла научно-технической деятельности (нтд)
- •Модель управления развитием тс по пжц (объемно-матричная схема)
- •3.5. Значение полного жизненного цикла
- •Теоретическое и практическое значение (возможности) пжц
- •Новизна принципа полного жизненного цикла
- •3.6. Организационные структуры управления
- •Характеристика организационных структур управления
- •3.7. Некоторые практические результаты применения системного анализа
- •Матричная структура в системе управления
- •Заключение
- •Некоторые авторские мысли о ключевых понятиях са
Классификация систем
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 воздействиях ведут себя как статические, а при других воздействиях — как динамические.
Однако в литературе приводятся и другие классификации. Профессор Ю. Черняк дает такое подразделение систем (Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975).
1. Большие системы (БС) — это системы, не наблюдаемые единовременно с позиции одного наблюдателя либо во времени, либо в пространстве. В таких случаях система рассматривается последовательно по частям (подсистемам), постепенно перемещаясь на более высокую ступень. Каждая из подсистем одного уровня иерархии описывается одним и тем же языком, а при переходе на следующий уровень наблюдатель использует уже мета-язык, представляющий собой расширение языка первого уровня за счет средств описания самого этого языка. Создание этого языка равноценно открытию законов порождения структуры системы и является самым ценным результатом исследования.
2. Сложные системы (СС) — это системы, которые нельзя скомпоновать из некоторых подсистем. Это равноценно тому, что:
а) наблюдатель последовательно меняет свою позицию по отношению к объекту и наблюдает его с разных сторон;
б) разные наблюдатели исследуют объект с разных сторон.
Пример: выбор материала ветрового стекла автомобиля. Задачу нельзя решить без того, чтобы не рассмотреть этот объект в самых разных аспектах и разных языках: прозрачность и коэффициент преломления — язык оптики; прочность и упругость — язык физики; наличие станков и инструментов для изготовления — язык технологии; стоимость и рентабельность — язык экономики и т.д.
Каждый из наблюдателей отбирает подмножество прозрачных материалов, удовлетворяющих его требованиям и критериям. В области пересечения подмножеств, отобранных всеми наблюдателями, метанаблюдатель отбирает единственный материал, работая в метаязыке, объединяющем понятия всех языков низшего уровня и описывающем их свойства и соотношения. Трудность: подмножества, отобранные наблюдателями первого уровня, могут не пересечься. В таком случае метанаблюдателю надо скомандовать некоторым из них (технологам, физикам и т.д.) снизить свои требования и, соответственно, расширить подмножества потенциальных решений. И здесь: экспертный опрос — важнейший инструмент системного анализа!
Системы можно соизмерять по степени сложности, используя разные аспекты самого этого понятия:
а) путем соизмерения числа моделей СС;
б) путем сопоставления числа языков, используемых в СС;
в) путем соизмерения числа объединений и дополнений метаязыка.
Простота находится всегда в результате исследования! (Р. Акофф)
3. Динамические системы (ДС) — это постоянно изменяющиеся системы. Всякое изменение, происходящее в ДС, называется процессом. Его иногда определяют как преобразование входа в выход системы.
Если у системы может быть только одно поведение, то ее называют детерминированной системой.
Вероятностная система — система, поведение которой может быть предсказано с определенной степенью вероятности на основе изучения ее прошлого поведения (протокола).
Свойство равновесия — способность возвращаться в первоначальное состояние (к первоначальному поведению), компенсируя возмущающие действия среды.
Самоорганизация ДС — способность восстанавливать свою структуру или поведения для компенсации возмущающих воздействий или изменять их, приспосабливаясь к условиям окружающей среды.
Инвариант поведения ДС — то, что остается неизменным в ее поведении в любой отрезок времени.
4. Кибернетические, или управляющие, системы (УС) — системы, с помощью которых исследуются процессы управления в технических, биологических и социальных системах. Центральным понятием здесь является информация — средство воздействия на поведение системы. УС позволяет предельно упростить трудно понимаемые процесс и управления в целях решения задач исследования проектирования.
Важным понятием УС является понятие обратной связи (ОС). ОС — информационное воздействие выхода на вход системы.
5. Целенаправленные системы (ЦС) — системы, обладающие целенаправленностью (т.е. управлением системы и приведением к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения). Достижение цели в большинстве случаев имеет вероятностный характер.
Английский кибернетик С. Вир подразделяет все системы на три группы — простые, сложные и очень сложные. При этом он считает весьма существенным способ описания системы — детерминированный или теоретико-вероятностный (табл. 1.9).
Наш соотечественник математик Г.Н. Поваров делит все системы в зависимости от числа элементов, входящих и них, на четыре группы:
малые системы (10— 103 элементов);
сложные системы (103—107 элементов);
ультрасложные системы (107 —1030 элементов);
суперсистемы (1030— 10200 элементов).
В качестве примеров систем второй группы он приводит автоматическую телефонную станцию, транспортную систему большого города, третьей группы — организмы высших животных и человека, социальные организации, четвертой группы — звездную вселенную.
Таблица 1.9