4. 4.4. О больших и сложных системах

Как подчеркивалось, нужное управление отыскивается с помощью отбора среди возможных управлений, сравнения по каким-то критериям последствий каждого из них. Определить эти последствия и сравнить их можно лишь в том случае, если в управляющей системе имеется модель управляемой системы, на которой и испытываются разные управления.

Для того чтобы модель "заработала", или, как говорят, была актуализована, необходимы затраты ресурсов: модель нужно не только воплотить в каком-то реальном виде, но и обеспечить, чтобы она позволяла получать решение нужного качества и к нужному моменту времени (ведь даже самое лучшее решение становится ненужным, если оно появляется позже, чем это необходимо).

1. Ресурсы управления и качество системы

В реальности же оказывается, что имеющиеся ресурсы не всегда позволяют обеспечить полное выполнение этих условий. Поэтому имеют место принципиально разные ситуации в зависимости от того, в какой степени обеспечено ресурсами управление; системы при этом выступают как качественно различные объекты управления. Это и отражено в классификации систем, приведенной на рис. 4.6.

Рассмотрим, например, энергетические затраты на актуализацию модели и выработку управления. Обычно они настолько малы по сравнению с количеством энергии, потребляемой или производимой в управляемой системе, что их просто не принимают во внимание. Однако представим себе случай, когда, во-первых, управляющая и управляемая системы питаются от одного ограниченного источника энергии, и, во-вторых, энергопотребление обеих систем имеет одинаковый порядок:

возникает интересный и нетривиальный класс задач о наилучшем распределении энергии между ними. С подобными задачами приходится иметь дело не часто, но в ответственных случаях: выполнение энергоемких задач автономными системами (например, космическими аппаратами или исследовательскими роботами), некоторые эксперименты в физике частиц высоких энергий и т.п.

Следующее деление систем связано с материальными ресурсами, затрачиваемыми на актуализацию модели. В случае моделирования на ЭВМ это объем памяти и машинное время; такие ресурсы лимитируют возможности решения задач большой размерности в реальном масштабе времени. К подобным задачам приводится моделирование ряда экономических, метеорологических, организационно-управленческих, нейро-физиологических и других систем. Системы, моделирование которых затруднительно вследствие их размерности, будем называть большими. Существует два способа перевода больших систем в разряд малых [5]: разрабатывать более мощные вычислительные средства либо осуществлять декомпозицию многомерной задачи на совокупность связанных задач меньшей размерности (если природа системы это позволяет).

Наконец, третий тип ресурсов - информация - дает основание для еще одной классификации систем. Имеющаяся о системе информация, сколько бы ее ни было, представлена в концентрированном виде как та самая модель, об использовании которой идет речь. Признаком простоты системы, т.е. достаточности информации для управления, является успешность управления. Однако если полученное с помощью модели управление приводит к неожиданным, непредвиденным или нежелательным результатам, т.е. отличающимся от предсказанных моделью, это интерпретируется как сложность системы, а объясняется как недостаточность информации для управления. Поэтому сложной системой мы будем называть систему, в модели которой не хватает информации для эффективного управления.

Таким образом, свойство простоты или сложности управляемой системы является свернутым отношением между нею и управляющей системой, точнее, между системой и ее моделью. Это отношение носит объективный характер: например, кодовый замок действительно качественно различен для того, кто знает код и кто его не знает; каждому человеку родной язык кажется проще иностранного; люди, умеющие и не умеющие водить автомобиль, имеют объективно разные возможности обращения с ним. Имеется два способа перевода системы из разряда сложной в разряд простой. Первый состоит в выяснении конкретной причины сложности, получении недостающей информации и включении ее в модель; это и является основной задачей науки, познания вообще и системного анализа в частности. Так, У. Эшби пишет: "Не подлежит сомнению, что наука упрощения обладает своими методами и тонкостями. Я убежден, что в будущем теоретик систем должен стать экспертом по упрощению" [16].

Второй способ - сменить цель, что в технических системах обычно неэффективно (подобно забиванию гвоздей магнетроном), но в отношениях между людьми это часто единственный выход.

Как и все предыдущие, такая классификация систем при необходимости может быть развита - либо благодаря более подробному рассмотрению видов ресурсов, либо в результате введения большего числа градаций степени обеспеченности ими. Например, С. Бир [1] предлагает выделить в отдельный класс очень сложные системы (к этому классу он относит мозг, экономику, фирму).