2.5. Классификация систем

Системы разделяют на классы по различным при­знакам, и в зависимости от решаемой задачи выбираются различные принципы классификации. Можно классифицировать системы по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т.д.); по виду научного направления (математические, физические и т.п.); по наличию взаимосвязей с внешней средой (открытые и закрытые); по возможности (сложности) предсказания поведения системы (жесткие и мягкие). Деление систем на классы приведено в табл. 4.

Таблица 4

Классификация систем

Признак клас­сификации	Классы систем и их характеристика
1. По происхождению	Естественные — системы, существующие в естественных процессах	Искусственные — системы, являющиеся продуктом человеческого ума, труда. В искусственной системе существуют три различные по своей роли подпроцесса: основной процесс, обратная связь, ограничение
2.По характеру поведения	Управляемые — системы, которым присущ целенаправленный характер поведения	Неуправляемые — системы, не обладающие целенаправленным поведением
3. По степени сложности	Простые	Сложные
4. По длительности существований	Постоянные системы, функционирующие в интервале, характеризующемся как бесконечность	Временные — системы, созданные человеком и существующие на некотором интервале времени. Временные системы всегда являются искусственными системами
5. По изменению свойств	Стабильные — системы, свойства которых не меняются во времени. Если изменения присутствуют, то они носят циклический характер	Нестабильные — системы, для которых характерно изменение свойств во времени, и изменения не носят циклического характера
6. По характеру реакции на воздействия среды	Пассивные — системы, не оказывающие ответного воздействия на среду	Активные — системы, реагирующие на воздействия окружающей среды
7. По степени предсказуемо­сти поведения системы	Стохастические (вероятностные) — это системы, для которых результаты могут быть лишь спрогнозированы в пределах какого-го диагноза возможных значений	Детерминированные (функциональные) - это системы, все результаты и действия которых могут быть точно определены
8. По наличию входящих и выходящих потоков	Абстрактные системы представляют собой систему без входных и выходных потоков (например, система целей предприятия, математическая система уравнений и др.)	Конкретная система построена на связях между элементами посредством процессов (действий) на входных и выходных потоках

Однако следует помнить, что классификация всегда относительна. Цель любой классификации — ограничить выбор подходов к исследуемой системе, сопоставить выделенным классам приемы и методы анализа, дать рекомендации по выбору методов для соответствующего класса систем.

Если рассматривать классификацию систем по сложности, то можно говорить о том, что существует несколько подходов к данному делению. Так, можно связать сложность с размерами системы (число элементов и связей), с этой точки зрения различают простые, сложные и сверхсложные системы или малые, средние и большие. Но в то лее время большие и сложные системы — это не одно и то же. Сложные системы, каковыми и являются системы управления, обладают особенностями. К ним относятся:

• большое разнообразие возможных состояний;

• неопределенность и сложность реализуемых функций;

• наличие функциональной и структурной избыточности. Эта черта позволяет системам выполнять функции при отказе элементов или даже группы элементов в системе, что позволяет достигнуть устойчивости их функционирования;

• сложный характер связей между отдельными элементами;

• необходимость учета взаимодействия с внешней средой;

• невозможность формального описания сложной системы.

Однако, исследуя сложные системы, следует иметь в виду принцип чередования простого и сложного. Согласно ему в прогрессивно развивающейся системе рост сложности в определенный момент приводит к скачку качества: система утрачивает сложность, становясь простой, и обретая другие функциональные возможности. Далее в новом состоянии система, накапливая сложность, может опять испытать скачки подобного рода.

Системный подход к исследованию сложных объектов предполагает проведение исследования в трех взаимосвязанных аспектах: исторический анализ, структурный анализ, функциональный анализ (анализ внутренней и внешней среды функционирования).

Примером классификации систем по сложности может служить классификация, предложенная Боулдингом и представленная в табл. 5, где каждый последующий класс включает в себя предыдущий [16].

Классификация систем по степени организован­ности предполагает наличие трех классов:

1. Хорошо организованные системы.

2. Плохо организованные системы (диффузные).

3. Самоорганизующиеся системы.

Классификация систем по Боулдингу

Тип систем i,i	Уровень сложности	Примеры
Неживые системы	Статические структуры или остовы Простые динамические структуры с заданным законом поведения Кибернетические системы с управляемыми циклами обратной связи	Кристалл Часовой механизм Термостат
Живые Системы	Открытые системы с самосохраняемой структурой. Живые организмы с низкой способностью воспринимать информацию Живые организмы с более развитой способностью воспринимать информацию, но не обладающие самосознанием Системы, характеризующиеся самосознанием, мышлением и нетривиальным поведением. Социальные системы Системы, лежащие в настоящий момент вне нашего познания (трансцендентные системы)	Клетки Растения Животные Люди Социальные организации

Представить анализируемый процесс (объект) в виде хорошо организованной системы означает определить элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы. Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминированное описание системы и экспериментально показать правомерность его применения, то есть адекватность модели реальному объекту. Проблемная ситуация в данном случае может выглядеть как оптимизационная задача с целевой функцией и ограничениями. Для ре­шения многокритериальных задач хорошо организованные системы не применяются, так как необходимо недопустимо большие затраты времени на получение и обработку модели, и трудно подобрать адекватную модель.

При представлении объекта в виде диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между ними и целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые выявляются не на основе исследования всего процесса, а путем изучения определенной достаточно представительной выборки компонентов. Получаемые характеристики и закономерности распространяются на всю систему в целом. Отображение объекта в виде диффузной системы находит широкое применение при решении задач, связанных с определением пропускной способности системы управления, при исследовании документальных потоков информации.

Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позволяет исследовать процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи. Самоорганизующиеся системы — это всегда неравновесные системы. Они обладают, помимо признаков, характерных для диффузных систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), специфическими признаками (непредсказуемостью поведения, способностью адаптироваться к изменяющимся условиям среды, формировать возможные варианты поведения и т. п.). При представ­лении исследуемого объекта (процесса) в виде само­организующейся системы задачи определения целей и выбора средств разделяются. При этом задача вы­бора целей может быть описана в виде самоорганизующейся системы.