Реферат: Терминология теории систем. Классификация систем. Закономерности систем

Реферат: Терминология теории систем. Классификация систем. Закономерности систем

Министерство образования Украины

Приднепровская государственная академия строительства и архитектуры

Кафедра автоматики

РЕФЕРАТ

Курс: основы системного анализа.

Тема: терминология теории систем. Классификация систем. Закономерности систем.

Выполнил:                                 Шиманов Д. В.

Проверил:                                 Бодня В. С.

Днепропетровск 2002

Основные задачи и направления развития теории систем.

Системный подход - это направление методологии научного познания и социальной практики, в основе которого лежит исследование объектов как систем.

К числу задач, решаемых теорией систем, относятся: опреде­ление общей структуры системы; организация взаимодействия между подсистемами и элементами; учет влияния внешней среды.

выбор оптимальной структуры системы; выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы.

Проектирование больших систем обычно делят на две стадии:

макропроектирование (внешнее проектирование), в процессе которого решаются функционально-структурные вопросы системы в целом, и микропроектирование (внутреннее проектирование), связанное с разработкой элементов системы как физических еди­ниц оборудования и с получением технических решений по основ­ным элементам (их конструкции и параметры, режимы эксплу­атации). В соответствии с таким делением процесса проектирова­ния больших систем в теории систем рассматриваются методы, связанные с макропроектированием сложных систем.

Основные понятия теории систем

В первой главе изложены основные понятия и определения теории систем. Приведена классификация систем с различных точек зрения, рассмотрены ряд закономерностей и даны опре­деления и сущность понятий «системный подход», «системный анализ» и «системные исследования».

Терминология теории систем

Определение понятия «система». В настоящее время нет един­ства в определении понятия «система». В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система - это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основопо­ложник теории систем Людвиг фон Берталанфи [25] определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отноше­ниях друг с другом и со средой. А. Холл [12] определяет систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками. Ведутся дискуссии, какой термин- «от­ношение» или «связь» - лучше употреблять.

Позднее в определениях системы появляется понятие цели. Так, в «Философском словаре» система определяется как «сово­купность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой определенным образом и образующих некоторое целост­ное единство».

В последнее время в определение понятия системы наряду с элементами, связями и их свойствами и целями начинают включать наблюдателя, хотя впервые на необходимость учета взаимодействия между исследователем и изучаемой системой указал один из основоположников кибернетики У. Р. Эшби [27].

М. Масарович и Я. Такахара в книге «Общая теория систем» считают, что система - «формальная взаимосвязь между на­блюдаемыми признаками и свойствами».

Таким образом, в зависимости от количества учитываемых факторов и степени абстрактности определение понятия «систе­ма» можно представить в следующей символьной форме. Каждое определение обозначим буквой D (от лат. definitions) и поряд­ковым номером, совпадающим с количеством учитываемых в определении факторов.

D1. Система есть нечто целое:

S=A(1, 0).

Это определение выражает факт существования и целост­ность. Двоичное суждение А(1,0) отображает наличие или отсут­ствие этих качеств.

D2. Система есть организованное множество (Темников Ф. Е. [23]):

S=(орг, M),

где орг - оператор организации; М - множество.

D3. Система есть множество вещей, свойств и отношений (Уемов А. И. [24]):

S=({m}.{n}.{r]),

где m - вещи, n - свойства, r - отношения.

D4. Система есть множество элементов, образующих струк­туру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окру­жающей среды:

S=(e, ST, BE, Е),

где e - элементы, ST - структура, BE - поведение, Е - среда.

D5. Система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов:

S=(X, Y, Z, H, G),

где Х - входы, Y - выходы, Z - состояния, Н - оператор пе­реходов, G - оператор выходов. Это определение учитывает все основные компоненты, рассматриваемые в автоматике.

D6. Это шестичленное определение, как и последующие, труд­но сформулировать в словах. Оно соответствует уровню биоси­стем и учитывает генетическое (родовое) начало GN, условия существования KD, обменные явления MB, развитие EV, функци­онирование FC и репродукцию (воспроизведения) RP:

S=(GN, KD, MB, EV, FC, RP).

D7. Это определение оперирует понятиями модели F, связи SC, пересчета R, самообучения FL, самоорганизации FO, прово­димости связей СО и возбуждения моделей JN:

S=(F, SC, R, FL, FO, CO, JN).

Данное определение удобно при нейрокибернетических исследо­ваниях.

D8. Если определение D5 дополнить фактором времени и фун­кциональными связями, то получим определение системы, кото­рым обычно оперируют в теории автоматического управления:

S=(T, X, Y, Z, u, V, h, j),

где T - время, Х - входы, Y - выходы, Z - состояния, u - класс операторов на выходе, V - значения операторов на выхо­де, h - функциональная связь в уравнении y(t2)=h[x(t1), z(t1), t2], j - функциональная связь в уравнении z(t2)=j[x(t1), z(t1), t2].

D9. Для организационных систем удобно в определении систе­мы учитывать следующее:

S=(PL, RO, RJ, EX, PR, DT, SV, RD, EF),

где PL - цели и планы, RO - внешние ресурсы, RJ - внутрен­ние ресурсы, EX - исполнители, PR - процесс, DT- помехи, SV - контроль, RD - управление, EF - эффект.

Последовательность определений можно продолжить до DN (N=9, 10, 11, ...), в котором учитывалось бы такое количество элементов, связей и действий в реальной системе, которое необ­ходимо для решаемой задачи, для достижения поставленной цели. В качестве «рабочего» определения понятия системы в ли­тературе по теории систем часто рассматривается следующее:

система - множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целост­ность, единство.

Рассмотрим основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем.

Элемент. Под элементом принято понимать простейшую не­делимую часть системы. Ответ на вопрос, что является такой частью, может быть неоднозначным и зависит от цели рассмотрения объекта как системы, от точки зрения на него или от ас­пекта его изучения. Таким образом, элемент - это предел члене­ния системы с точек зрения решения конкретной задачи и постав­ленной цели. Систему можно расчленить на элементы различ­ными способами в зависимости от формулировки цели и ее уточнения в процессе исследования.

Подсистема. Система может быть разделена на элементы не сразу, а последовательным расчленением на подсистемы, кото­рые представляют собой компоненты более крупные, чем элемен­ты, и в то же время более детальные, чем система в целом. Возможность деления системы на подсистемы связана с вычлене­нием совокупностей взаимосвязанных элементов, способных вы­полнять относительно независимые функции, подцели, направ­ленные на достижение общей цели системы. Названием «подси­стема» подчеркивается, что такая часть должна обладать свойст­вами системы (в частности, свойством целостности). Этим под­система отличается от простой группы элементов, для которой не сформулирована подцель и не выполняются свойства целост­ности (для такой группы используется название «компоненты»). Например, подсистемы АСУ, подсистемы пассажирского транс­порта крупного города.

Структура. Это понятие происходит от латинского слова stru­cture, означающего строение, расположение, порядок. Структу­ра отражает наиболее существенные взаимоотношения между элементами и их группами (компонентами, подсистемами), кото­рые мало меняются при изменениях в системе и обеспечивают существование системы и ее основных свойств. Структура - это совокупность элементов и связей между ними. Структура может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и других языков моделирования струк­тур.

Структуру часто представляют в виде иерархии. Иерархия - это упорядоченность компонентов по степени важности (многоступенчатость, служебная лестница). Между уровнями иерархи­ческой структуры могут существовать взаимоотношения строго­го подчинения компонентов (узлов) нижележащего уровня одно­му из компонентов вышележащего уровня, т. е. отношения так называемого древовидного порядка. Такие иерархии называют сильными или иерархиями типа «дерева». Они имеют ряд особен­ностей, делающих их удобным средством представления систем управления. Однако могут быть связи и в пределах одного уров­ня иерархии. Один и тот же узел нижележащего уровня может быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня. Такие структуры называют иерархическими структурами со слабыми связями. Между уровнями иерархической структуры могут существовать и более сложные взаимоотношения, напри­мер, типа «страт», «слоев», «эшелонов», которые детально рас­смотрены в [6]. Примеры иерархических структур: энергетические системы, АСУ, государственный аппарат.

Связь. Понятие «связь» входит в любое определение системы наряду с понятием «элемент» и обеспечивает возникновение и со­хранение структуры и целостных свойств системы. Это понятие характеризует одновременно и строение (статику), и функциони­рование (динамику) системы.

Связь характеризуется направлением, силой и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделить на направленные и ненаправленные, сильные и слабые, а по характеру - на связи подчинения, генетические, равноправные (или безразличные), связи управления. Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направленности процессов в системе в целом или в отдельных ее подсистемах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактеризованы несколькими из названных признаков.

Важную роль в системах играет понятие «обратной связи». Это понятие, легко иллюстрируемое на примерах технических устройств, не всегда можно применить в организационных систе­мах. Исследованию этого понятия большое внимание уделяется в кибернетике, в которой изучается возможность перенесения механизмов обратной связи, характерных для объектов одной физической природы, на объекты другой природы. Обратная связь является основой саморегулирования и развития систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования.

Состояние. Понятием «состояние» обычно характеризуют мгно­венную фотографию, «срез» системы, остановку в ее развитии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойст­ва системы (например, давление, скорость, ускорение - для фи­зических систем; производительность, себестоимость продукции, прибыль - для экономических систем).

Более полно состояние можно определить, если рассмотреть элементы e (или компоненты, функциональные блоки), определя­ющие состояние, учесть, что «входы» можно разделить на упра­вляющие u и возмущающие х (неконтролируемые) и что «выхо­ды» (выходные результаты, сигналы) зависят от e, u и х, т. е. zt=f(et, ut, хt). Тогда в зависимости от задачи состояние может быть определено как {e, u}, {e, u, z} или {e, х, и, z}.

Таким образом, состояние - это множество существенных свойств, которыми система обладает в данный момент времени.

Поведение. Если система способна переходить из одного со­стояния в другое (например, z1-z2-z3), то говорят, что она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неиз­вестны закономерности переходов из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и вы­ясняют его закономерности. С учетом введенных выше обозначе­ний поведение можно представить как функцию zt=f(zt-1, xt, иt).

Внешняя среда. Под внешней средой понимается множество элементов, которые не входят в систему, но изменение их состо­яния вызывает изменение поведения системы.

Модель. Под моделью системы понимается описание систе­мы, отображающее определенную группу ее свойств. Углубление описания - детализация модели. Создание модели системы по­зволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.

Модель функционирования (поведения) системы - это мо­дель, предсказывающая изменение состояния системы во време­ни, например: натурные (аналоговые), электрические, машинные на ЭВМ и др.

Равновесие - это способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранить свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость. Под устойчивостью понимается способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий. Эта способность обычно присуща системам при постоянном ut, если только отклонения не превы­шают некоторого предела.

Состояние равновесия, в которое система способна возвра­щаться, по аналогии с техническими устройствами называют ус­тойчивым состоянием равновесия. Равновесие и устойчивость в экономических и организационных системах - гораздо более сложные понятия, чем в технике, и до недавнего времени ими пользовались только для некоторого предварительного описа­тельного представления о системе. В последнее время появились попытки формализованного отображения этих процессов и в сложных организационных системах, помогающие выявлять па­раметры, влияющие на их протекание и взаимосвязь.

Развитие. Исследованию процесса развития, соотношения процессов развития и устойчивости, изучению механизмов, лежа­щих в их основе, уделяют в кибернетике и теории систем большое внимание. Понятие развития помогает объяснить сложные тер­модинамические и информационные процессы в природе и обще­стве.

Цель. Применение понятия «цель» и связанных с ним понятий целенаправленности, целеустремленности, целесообразности сде­рживается трудностью их однозначного толкования в конкрет­ных условиях. Это связано с тем, что процесс целеобразования и соответствующий ему процесс обоснования целей в организаци­онных системах весьма сложен и не до конца изучен. Его ис­следованию большое внимание уделяется в психологии, филосо­фии, кибернетике. В Большой Советской Энциклопедии цель определяется как «заранее мыслимый результат сознательной деятельности человека». В практических применениях цель - это идеальное устремление, которое позволяет коллективу увидеть перспективы или реальные возможности, обеспечивающие свое­временность завершения очередного этапа на пути к идеальным устремлениям.

В настоящее время в связи с усилением программно-целевых принципов в планировании исследованию закономерностей це­леобразования и представления целей в конкретных условиях уделяется все больше внимания. Например: энергетическая про­грамма, продовольственная программа, жилищная программа, программа перехода к рыночной экономике.

Классификация систем

Системы разделяются на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбрать разные принци­пы классификации. При этом систему можно охарактеризовать одним или несколькими признаками.

Системы классифицируются следующим образом:

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

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

по виду формализованного аппарата представления системы — детерминированные и стохастические;

по типу целеустремленности - открытые и закрытые;

по сложности структуры и поведения - простые и сложные;

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

Рассмотрим подробно два последних вида классификации систем.

Хорошо организованные системы. Представить анализируемый объект или процесс в виде «хорошо организованной системы» означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, т. е. определить связи между всеми компонентами и целями системы, с точки зрения которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. Проблемная ситуация может быть описана в виде математического выражения, связывающего цель со сред­ствами, т. е. в виде критерия эффективности, критерия функци­онирования системы, который может быть представлен сложным уравнением или системой уравнений. Решение задачи при пред­ставлении ее в виде хорошо организованной системы осуществ­ляется аналитическими методами формализованного представле­ния системы.

Примеры хорошо организованных систем: солнечная система, описывающая наиболее существенные закономерности движения планет вокруг Солнца; отображение атома в виде планетарной системы, состоящей из ядра и электронов; описание работы сложного электронного устройства с помощью системы уравне­ний, учитывающей особенности условий его работы (наличие шумов, нестабильности источников питания и т. п.).

Для отображения объекта в виде хорошо организованной системы необходимо выделять существенные и не учитывать относительно несущественные для данной цели рассмотрения компоненты: например, при рассмотрении солнечной системы не учитывать метеориты, астероиды и другие мелкие по сравнению с ранетами элементы межпланетного пространства.

Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детермини­рованное описание и экспериментально доказать правомерность его применения, адекватность модели реальному процессу. По­пытки применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или мно­гокритериальных задач плохо удаются: они требуют недопусти­мо больших затрат времени, практически нереализуемы и неадек­ватны применяемым моделям.

Плохо организованные системы. При представлении объекта в виде «плохо организованной или 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 находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенной с помощью некоторых правил выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические) и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение всей системы с некоторой довери­тельной вероятностью.

Подход к отображению объектов в виде диффузных систем широко применяется при: описании систем массового обслужива­ния, определении численности штатов на предприятиях и учреж­дениях, исследовании документальных потоков информации в си­стемах управления и т. д.

Самоорганизующиеся системы. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы - это подход, позволяющий ис­следовать наименее изученные объекты и процессы. Самооргани­зующиеся системы обладают признаками диффузных систем: стохастичностью поведения, нестационарностью отдельных па­раметров и процессов. К этому добавляются такие признаки, как непредсказуемость поведения; способность адаптироваться к из­меняющимся условиям среды, изменять структуру при взаимо­действии системы со средой, сохраняя при этом свойства целост­ности; способность формировать возможные варианты поведе­ния и выбирать из них наилучший и др. Иногда этот класс разбивают на подклассы, выделяя адаптивные или самоприс­посабливающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовос­производящиеся и другие подклассы, соответствующие различ­ным свойствам развивающихся систем.

Примеры: биологические организации, коллективное поведение людей, организация управления на уровне предприятия, отрасли, государства в целом, т. е. в тех системах, где обязательно имеется человеческий фактор.

При применении отображения объекта в виде самоорганизу­ющейся системы задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задача выбора целей может быть, в свою очередь, описана в виде самоорганизующейся систе­мы, т. е. структура функциональной части АСУ, структура целей, плана может разбиваться так же, как и структура обеспечива­ющей части АСУ (комплекс технических средств АСУ) или ор­ганизационная структура системы управления.

Большинство примеров применения системного анализа ос­новано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем.

Определение большое системы. 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 (103…1O7 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).

Очень часто сложными системами называют системы, кото­рые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе. Все это свидетельствует об отсутствии единого определения сложности системы.

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. Large Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимо­связанных и взаимодействующих между собой элементов и спосо­бна выполнять сложную функцию.

Страницы: 1, 2