4.3. Классификация системных объектов

Как явствует из предыдущих рассуждений, системы представлены огромным множеством разнородных и разнокачественных объектов. В качестве системы могут быть рассмотрены и атом, и клетка, и автомобиль, и здание, и общество и т.д. Поэтому для их более углубленного изучения осуществляют типологию систем. В ее основе лежит расчленение целостных объектов и их группировка с помощью идеализированной модели. На базе этого расчленения строится классификация систем. Она имеет своей целью создание ориентации в многообразии целостных процессов и явлений, установление связей между разнородными системными образованиями, описание их общих свойств и отличительных черт.

Системы классифицируются следующим образом:

• по виду отображаемого объекта - технические, биологические, экономические и др.;

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

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

• по типу взаимодействия с внешней средой - открытые и закрытые (замкнутые);

• по сложности структуры и поведения – простые, большие и сложные;

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

Классификации всегда относительны. Так в детерминированной системе можно найти элементы стохастических систем.

Цель любой классификации ограничить выбор подходов к отображению системы и дать рекомендации по выбору методов.

Вычленение различных классов систем позволяет глубже проникнуть в тайны общей теории систем, увидеть в единстве все многообразие современного мира. В настоящее время в научной литературе существует большое количество разнообразных классификационных схем. Раскрыть их просто не представляется возможным. Поэтому остановимся лишь на некоторых, наиболее показательных, которые дают общее представление о богатстве мира систем.

Системы также принято подразделять на физические и абстрактные, динамические и статические, естественные и искусственные, с управлением и без управления, непрерывные и дискретные.

Деление систем на физические и абстрактные позволяет различать реальные системы (объекты, явления, процессы) и системы, являющиеся определенными отображениями (моделями) реальных объектов.

Для реальной системы может быть построено множество систем - моделей, различаемых по цели моделирования, по требуемой степени детализации и по другим признакам.

Например, реальная локальная вычислительная сеть (ЛВС), с точки зрения системного администратора, - совокупность программного, математического, информационного, технического, лингвистического и других видов обеспечения, с точки зрения противника, - совокупность объектов, подлежащих разведке, подавлению (блокированию), уничтожению, с точки зрения технического обслуживания, - совокупность исправных и неисправных средств.

Системы разделяют на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбирать разные принципы классификации.

Классификацию системных объектов справедливо начинают с их разделения по прочности внутренних связей и отношений. В этом смысле говорят о целостных и суммативных системных образованиях. Первые из них представляют собой совокупность объектов, взаимодействие которых обусловливает наличие новых интегративных качеств, не свойственных образующим ее частям и компонентам. Так, отдельно взятые атомы кислорода и водорода обладают одной качественной определенностью. Но соединенные в определенной пропорции они образуют молекулу воды, которая выражает уже иную качественную определенность, отличную от свойств элементов, ее составляющих, которая и является выражением их интегративной целостности. Отличительная особенность систем этого класса заключается в том, что внутренние связи частей оказываются преобладающими по отношению к движению этих частей и к внешнему воздействию на них. Факторами целостности являются причины и источники, вызывающие объединение исходных компонентов в целостную систему, сохраняющие ее как целое, обеспечивающие ее функционирование, совершенствование, оптимизацию внутренних и внешних связей.

Целостные системы также весьма многообразны. Известный отечественный системолог В.Г. Афанасьев подразделяет их в зависимости от субстанциональной природы. Первый класс целостных систем - это реальные системы, существующие в объективной действительности, в живой и неживой природе, в обществе. Второй составляют системы концептуальные системы, идеальные, которые с различной степенью полноты, глубины, объективности и достоверности отражают реальные системы. Иначе эти образования иногда называют абстрактными. Третья группа - это искусственные, сконструированные системы. Они создаются человеком в соответствии с его целями и предназначены для удовлетворения его нужд и потребностей. И, наконец, четвертая группа представлена смешанными системами, в которых органически слиты элементы предшествующих трех групп. В них могут быть одновременно соединены компоненты природного и социального характера. Примерами могут служить различного рода экологические системы, система «человек-техника» и другие.

В отличие от целостных систем суммативные или аддитивные - это те системы, у которых связи между элементами одного и того же порядка, что и связи их элементов со средой. Их сущностная характеристика выражена в аддитивности, обозначающей равенство суммы свойств системы сумме свойств ее компонентов. Их главный признак состоит в том, что при увеличении или сокращении компонентов сама система не претерпевает заметных изменений, она только может приобретать иные объемы и пространственные контуры. Примером таких систем является груда камней, деревья в лесу, случайно собравшаяся толпа людей и т.д. С позиций энтропии данные системы являются неорганизованными. Связи и отношения между их частями и целым носят внешний и случайный характер, но они имеют явно выраженный оформленный вид. В некоторых источниках аддитивные образования не относят к системным, полагают, что они являются обыкновенными конгломератами. Однако, большинство ученых сходятся во мнении: суммативные объединения являются системными, но не целостными. На это указывает наличие у них пусть даже поверхностных и непрочных, но все же связей и отношений между различными элементами. При этом нужно заметить, что в познавательный процесс наиболее активно включены пока еще целостные системы, а аддитивные изучены менее обстоятельно, хотя потребность в этом имеется. Например, исследование поведения толпы является весьма актуальной научной проблемой, но реальный уровень ее анализа оставляет желать много лучшего.

С позиций зависимости целостных образований от окружающей среды важным является классификация систем на закрытые и открытые. Закрытыми или замкнутыми являются системы, которые существуют вне связи с внешним миром и способны функционировать самостоятельно. Чаще всего в качестве таковых выступают технические устройства. К числу таких систем относится тот же автомобиль. Его двигатель работает по существу автономно. Для того чтобы он функционировал, не нужно никаких воздействий извне. Однако самостоятельность и независимость замкнутых систем не абсолютна и весьма условна. В силу влияния климатических условий различные части автомобиля подвергаются коррозии и приходят в негодность.

Открытые системы от закрытых (замкнутых) отличаются принципом эквифинальности, означающим возможность достижения промежуточных и конечных состояний при различных начальных условиях благодаря взаимодействию с окружающей средой. Эти системы не способны существовать без связи с внешним миром, не обмениваясь с ним веществом, энергией и информацией. К ним относятся все социальные системы.

Признаками социальных систем являются: а) наличие цели; б) прочная взаимосвязь элементов; в) наличие окружения, несущего ограничения системы; г) обладание определенными ресурсами, обеспечивающими их существование; д) наличие управляющего центра. Отсюда и основными свойствами социальных систем выступают целенаправленность, адаптивность, открытость, самовоспроизводство и развитость. Очевидно, что для социальных систем обязательно наличие энергоцивилизационного обмена с окружающей средой и синхронизация этапов развития с глобальными общественными изменениями. Открытость систем в целом обусловлена тем, что наряду с данным образованием всегда существуют другие, от которых во многом зависит функционирование этого образования. В процессе своего взаимодействия они влияют на самые различные параметры друг друга, видоизменяя их, придавая им соответствующую направленность и свойства.

К открытым системам относятся и диссипативные системы. Диссипативность означает, во-первых, невозможность существования системы без потребления энергии из окружающей среды; во-вторых, зависимость структуры системы от количества и качества потребляемой энергии и, в-третьих, зависимость количества и качества добываемой энергии от структурных возможностей системы. Только освоив и задействовав в достаточной степени новый источник энергии, такие системы получают возможность качественного развития своей структуры, то есть перехода на следующую ступень эволюции. Это свойство открытых систем дает возможность осуществлять их прогнозирование путем изучения закономерностей взаимосвязи входных энергетических параметров и структуры объекта. Диссипативность внутренне присуща всем общественным системам.

В качестве особого рода открытых систем могут быть выделены информационные системы. Это системы, способные перерабатывать и добывать из окружающей среды информацию в интересах сохранения своей организационной устойчивости и развития. Они обладают памятью (для социальных систем - это история общества), структурой анализа и обобщения различных сообщений, органами прогнозирования и управления. Необходимым условием их существования является развитое структурное разнообразие. Именно оно обеспечивает все многообразие проведения операций с информационными потоками. Такая система не способна существовать вне информационного поля, которое является ее питательной средой.

Диссипативность и информационность тесно связаны между собой. Это объясняется тем, что, во-первых, только достигнув определенного структурного развития на базе диссипативности, система приобретает информационный характер и, во-вторых, дальнейшее развитие системы становится возможным только при сохранении ее качеств диссипативности и информационности. Учитывая эту связь, направленность движения открытых систем можно определить как постоянное усложнение их структуры, позволяющее осваивать новые энергоинформационные каналы связи с окружающей средой. Вместе с этим, взаимосвязь структуры и энергоинформационных каналов с внешними системами позволяет постулировать возможность упрощения (деградации) структуры любой открытой системы при уменьшении количества или ухудшении качества каналов связи с окружающей средой.

В зависимости от соотношения изменчивости и устойчивости целостные объекты бывают динамическими и статическими. Динамические системы характеризуются протекающими в них под влиянием внешних факторов преобразованиями в структуре и функциях. Существование таких систем основано на действии динамических законов. Их предсказания имеют определенный однозначный характер, В механике, если известен закон движения тел. заданы его координаты и скорость, то можно точно определить положение и скорость движения тела в любой момент времени. Динамические законы определяют поведение относительно изолированных систем, состоящих из небольшого числа компонентов, позволяющих абстрагироваться от целого ряда случайных факторов.

С помощью динамических законов обычно формулируются казуальные (причинные) связи системных явлений. Рассматривая одно явление как причину другого, тем самым осуществляют отрыв их от всеобщих связей и отношений. Эти явления изолируются, чем значительно упрощается и идеализируется действительность. Подобную идеализацию и упрощение легче осуществить в механике, астрономии, классической физике, которые имеют дело с точно известными силами и законами движения тел под их воздействием. В более сложных ситуациях приходится учитывать воздействие множества факторов и обращаться к статистическим законам.

В противовес динамическим системам, статические системы способны длительное время сохранять себя, свои собственные связи, отношения и свойства. Они отражают состояние покоя, отсутствие движения объекта. Они характеризуют устойчивость, способность сохранять неизменной свою качественную определенность. Эти системы строятся на законах статики, объясняющих их стремление к достижению своего равновесия или созданию условий, обеспечивающих его. Для некоторых из них это состояние может быть описано математически, например, для физических тел. Их равновесие изучают с помощью соответствующих уравнений. Причем, если общее число реакций, связей окажется больше числа уравнений, содержащих эти реакции, то построенная система тел считается статически неопределенной и для изучения ее равновесия надо учесть деформацию тел.

Статические системы стремятся занять устойчивое равновесное положение. Оно обеспечивает оптимальность и целостность их функционирования. Условия достижения этого положения для различных систем имеют свою специфику. Так, равновесие механической системы будет устойчивым, если при малом возмущении точки системы во все последующее время мало отклоняются от их равновесного расположения, в противном случае равновесие является неустойчивым. Обычно при малых возмущениях точки системы, находящиеся в положении устойчивого равновесия, совершают около своих равновесных положений малые колебания, которые вследствие сопротивления со временем затухают и равновесие восстанавливается.

Классификация систем по сложности

Существует ряд подходов к разделению систем по сложности. В частности, Г. Н. Поваров в зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре класса систем:

• малые системы (10...10³ элементов),

• сложные (10⁴...10⁷ элементов),

• ультрасложные (10⁷. ..10³⁰ элементов),

• суперсистемы (10³⁰.. .10²⁰⁰ элементов).

Так как понятие элемента возникает относительно задачи и цели исследования системы, то и данное определение сложности является относительным, а не абсолютным.

Английский кибернетик С. Бир классифицирует все кибернетические системы на простые и сложные, в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико - вероятностного. А. И. Берг определяет сложную систему как систему, которую можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля).

Деление систем на простые и сложные (большие) подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются не любые, а именно сложные системы большого масштаба. При этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.

Общепризнанной границы, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет. Однако условно будем считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками: свойством робастности, наличием неоднородных связей и эмерджентностью.

Во-первых, сложные системы обладают свойством робастности - способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и проявляется в изменении степени деградации выполняемых функций, зависящей от глубины возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).

Во-вторых, в составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей; структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные отношения истинности), информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших систем, представляющих совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.

В-третьих, сложные системы обладают свойством, которое отсутствует у любой из составляющих ее частей. Это интегративность (целостность), или эмердженность. Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом. Эмерджентность может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.

Считается, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания (снятия неопределенности).

Одним из способов описания такой сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними.

В общей теории систем утверждается, что не существует систем обработки данных, которые могли бы обработать более чем 2*10⁵⁴⁷ бит в секунду на грамм своей массы. При этом компьютерная система, имеющая массу, равную массе Земли, за период, равный примерно возрасту Земли, может обработать порядка 10⁵⁹³ бит информации (предел Бреммермана). Задачи, требующие обработки более чем 10⁵⁹³ бит, называются транс вычислительными. В практическом плане это означает, что, например, полный анализ системы из 110 переменных, каждая из которых может принимать 7 разных значений, является транс вычислительной задачей.

Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход. Он основан на определении ресурсов (время счета или используемая память), используемых в системе при решении некоторого класса задач. Например, если функция времени вычислений является полиномиальной функцией от входных данных, то мы имеем дело с полиномиальным по времени или «легким» алгоритмом. В случае экспоненциального по времени алгоритма говорят о его «сложности». Алгоритмическая сложность изучается в теории NP-полных задач.

Сложные системы допустимо делить на искусственные и естественные (природные).

Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей функционирования (назначением) и наличием управления.

Системы с входным сигналом, источником которого нельзя управлять, или системы, в которых неоднозначность их реакции нельзя объяснить разницей в состояниях, называются открытыми. Еще одним признаком, по которому можно определить открытую систему, служит взаимодействие с внешней средой.

Понятие открытости системы конкретизируется в каждой предметной области. Например, в области информатики открытыми информационными системами называются программно-аппаратные комплексы, обладающие свойствами: переносимости(ПО может быть легко перенесено на различные аппаратные платформы и операционные среды),стандартности(ПО соответствует опубликованному стандарту программ независимо от разработчика),наращиваемости возможностей(добавление новых программных и технических средств к начальному варианту), совместимости (возможности обмена данными с другими комплексами).

Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, или потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе.

Касти рассматривает сложность систем в двух аспектах: структурную сложностьисложность поведения.

Четкое определение и критерии сложных систем в настоящее время отсутствуют. Однако есть признаки, такие как, многомерность, многосвязность, многоконтурность, а так же многоуровневый, составной и многоцелевой характер построения, по которым можно отнести модель к этому классу.

При разработке сложных систем возникают проблемы, относящиеся не только к свойствам их составляющих элементов и подсистем, но также к закономерностям функционирования системы в целом. При этом появляется широкий круг специфических задач, таких, как определение общей структуры системы; организация взаимодействия между элементами и подсистемами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальных режимов функционирования системы; оптимальное управление системой и др.

Чем сложнее система, тем большее внимание уделяется этим вопросам. Математической базой исследования сложных систем является теория систем. В теории систем большой системой (сложной, системой большого масштаба, Lage Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию.

Четкой границы, отделяющей простые системы от больших, нет. Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своем составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности. Простая система может находиться только в двух состояниях: состоянии работоспособности (исправном) и состоянии отказа (неисправном). При отказе элемента простая система либо полностью прекращает выполнение своей функции, либо продолжает ее выполнение в полном объеме, если отказавший элемент резервирован. Большая система при отказе отдельных элементов и даже целых подсистем не всегда теряет работоспособность, зачастую только снижаются характеристики ее эффективности. Это свойство больших систем обусловлено их функциональной избыточностью и, в свою очередь, затрудняет формулировку понятия «отказ» системы.

Под большой системой понимается совокупность материальных ресурсов, средств сбора, передачи и обработки информации, людей-операторов, занятых на обслуживании этих средств, и людей-руководителей, облеченных надлежащими правами и ответственностью для принятия решений. Материальные ресурсы - это сырье, материалы, полуфабрикаты, денежные средства, различные виды энергии, станки, оборудование, люди, занятые на выпуске продукции, и т. д. Все указанные элементы ресурсов объединены с помощью некоторой системы связей, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей.

Примеры больших систем: информационная система; пассажирский транспорт крупного города; производственный процесс; система управления полетом крупного аэродрома; энергетическая система и др.

Характерные особенности больших систем. К ним относятся:

• большое число элементов в системе (сложность системы);

• взаимосвязь и взаимодействие между элементами;

• иерархичность структуры управления;

• обязательное наличие человека в контуре управления, на которого возлагается часть наиболее ответственных функций управления.

Сложность системы. Пусть имеется совокупность из n элементов. Если они изолированы, не связаны между собой, то эти я элементов еще не являются системой. Для изучения этой совокупности достаточно провести не более чем n исследований. В общем случае в системе связь элемента А с элементом Б не эквивалентна связи элемента Б с элементом А, и поэтому необходимо рассматривать n*(n-1) связей. Если характеризовать состояние каждой связи наличием или отсутствием в данный момент, то общее число состояний (для такого самого простого поведения) системы будет равно 2ⁿ. Даже при небольших n это фантастическое число. Например, пусть n== 10. Число связей n(n-1) = 90.

Поэтому изучение БС путем непосредственного обследования ее состояний оказывается весьма громоздким. Следовательно, необходимо использовать ЭВМ и разрабатывать методы, позволяющие сократить число обследуемых состояний БС. Сокращение числа состояний БС - первый шаг в формальном описании систем.

Взаимосвязь и взаимодействие между элементами в БС. Разделение системы на элементы и подсистемы может быть произведено различными способами. Элементом системы будем называть совокупность различных технических средств и людей, которые при данном исследовании рассматриваются как одно неделимое целое.

Расчленение системы на элементы - второй шаг при формальном описании системы. Внутренняя структура элемента при этом не является предметом исследования. Имеют значение только свойства, определяющие его взаимодействие с другими элементами системы и оказывающие влияние на характер системы в целом.

Формально любая совокупность элементов системы вместе со связями между ними может рассматриваться как ее подсистема. Использование этого понятия оказывается особенно плодотворным в тех случаях, когда в качестве подсистем фигурируют некоторые более или менее самостоятельно функционирующие части системы.

В системе управления полетом самолета можно выделить следующие подсистемы: систему дальнего обнаружения и управления; систему многоканальной дальней связи; многоканальную систему слепой посадки и взлета самолета; систему диспетчеризации; бортовую аппаратуру самолета.

Подсистемы больших систем сами могут быть большими системами, которые легко расчленить на соответствующие подсистемы. Так, большую систему «Городской пассажирский транспорт» по видам транспорта можно расчленить на подсистемы: троллейбусы, автобусы, трамвай, метрополитен, такси. Каждая из этих подсистем, в свою очередь, является БС. Так, таксомоторное хозяйство состоит из: сотен (тысяч) автомобилей и шоферов, нескольких автопарков, средств технического обслуживания и управления.

Выделение подсистем - третий важный шаг при формальном описании больших систем.

Реальная жизнь дает огромное богатство самых разнообразных видов систем. О некоторых из них (жестких, мягких, самоорганизующихся) говорилось выше. Свойства других, например, живых и неживых, будут рассмотрены в дальнейшем. Важно отметить, что классификация системных объектов позволяет увидеть вер многообразие реального мира, связей между его объектами, выделить особые свойства и черты различных видов целостных образований.