На какие типы подразделяются системы по изменчивости свойств
Для выделения классов систем могут использоваться различные классификационные признаки. Основными из них считаются: природа элементов, происхождение, длительность существования, изменчивость свойств, степень сложности, отношение к среде, реакция на возмущающие воздействия, характер поведения и степень участия людей в реализации управляющих воздействий. Классификация систем представлена в табл. 1.6.
Таблица 1.6 — Классификация систем
| Классификационные признаки | Классы | ||
| Природа элементов | Реальные (физические) Абстрактные | ||
| Происхождение | Естественные Искусственные | ||
| Длительность существования | Постоянные Временные | ||
| Изменчивость свойств | Статические Динамические | ||
| Степень сложности | Простые Сложные Большие | ||
| Отношение к среде | Закрытые | ||
| Реакция на возмущающие воздействия | Активные Пассивные | ||
| Характер поведения | С управлением Без управления | ||
| Степень связи с внешней средой | Открытые Изолированные Закрытые Открытые равновесные Открытые диссипативные | ||
| Степень участия в реализации управляющих воздействий людей | Технические Человеко-машинные Организационные | ||
Приведем характеристику различных классов систем.
По природе элементов системы делятся на реальные и абстрактные.
Реальными (физическими) системами являются объекты, состоящие из материальных элементов. Среди них обычно выделяют механические, электрические (электронные), биологические, социальные и другие подклассы систем и их комбинации.
Абстрактные системы составляют элементы, не имеющие прямых аналогов в реальном мире. Они создаются путем мысленного отвлечения от тех или иных сторон, свойств и(или) связей предметов и образуются в результате творческой деятельности человека. Иными словами, это продукт его мышления. Примером абстрактных систем являются системы уравнений, идеи, планы, гипотезы, теории и т.п.
В зависимости от происхождения выделяют естественные и искусственные системы.
Естественные системы, будучи продуктом развития природы, возникли без вмешательства человека. К ним можно отнести, например, климат, почву, живые организмы, солнечную систему и др. Появление новой естественной системы — большая редкость.
Искусственные системы это результат созидательной деятельности человека, со временем их количество увеличивается.
По длительности существования системы подразделяются на постоянные и временные. К постоянным обычно относятся естественные системы, хотя с точки зрения диалектики все существующие системы — временные.
К постоянным относятся искусственные системы, которые в процессе заданного времени функционирования сохраняют существенные свойства, определяемые предназначением этих систем.
В зависимости от степени изменчивости свойств системы делятся на статические и динамические.
К статическим относятся системы, при исследовании которых можно пренебречь изменениями во времени характеристик их существенных свойств. Статическая система — это система с одним состоянием.
В отличие от статических, динамические системы имеют множество возможных состояний, которые могут меняться как непрерывно, так и дискретно.
В зависимости от степени сложности системы делятся на простые, сложные и большие.
Простые системы с достаточной степенью точности могут быть описаны известными математическими соотношениями. Особенность простых систем — в практически взаимной независимости от свойств, которая позволяет исследовать каждое свойство в отдельности в условиях классического лабораторного эксперимента и описать методами традиционных технических дисциплин (электротехника, радиотехника, прикладная механика и др.). Примерами простых систем могут служить отдельные детали, элементы электронных схем и т.п.
Сложные системы состоят из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, каждый из которых может быть представлен в виде системы (подсистемы). Сложные системы характеризуются многомерностью (большим числом составленных элементов), многообразием природы элементов, связей, разнородностью структуры.
К сложной можно отнести систему, обладающую по крайней мере одним из нижеперечисленных признаков:
1) систему можно разбить на подсистемы и изучать каждую из них отдельно;
2) система функционирует в условиях существенной неопределенности воздействия среды на нее, обусловливает случайный характер изменения ее показателей;
3) система осуществляет целенаправленный выбор своего поведения.
Сложные системы обладают свойствами, которыми не обладает ни один из составляющих элементов. Сложными системами являются живые организмы, в частности человек, ЭВМ и т.д. Особенность сложных систем заключается в существенной взаимосвязи их свойств.
Большие системы — это сложные пространственно-распределенные системы в которых подсистемы (их составные части) относятся к категориям сложных. Дополнительными особенностями, характеризующими большую систему, являются: большие размеры; сложная иерархическая структура; циркуляция в системе больших информационных, энергетических и материальных потоков;высокий уровень неопределенности в описании системы.
По степени связи с внешней средой системы делятся на изолированные, закрытые, открытые равновесные и открытые диссипативные.
Изолированные системы не обмениваются со средой энергией и веществом. Процессы самоорганизации в них невозможны. Энтропия изолированной системы стремится к своему максимуму.
Закрытые системы не обмениваются с окружающей средой веществом, но обмениваются энергией. Они способны к фазовым переходам в равновесное упорядоченное состояние. При достаточно низкой температуре в закрытой системе возникает кристаллический порядок.
Открытые системы обмениваются с окружающей средой энергией и веществом. Изменение энтропии открытой системы ds определяется алгебраической суммой энтропии, производимой внутри системы dps, и энтропии, поступающей извне или уходящей во внешнюю среду dcs, т.е.:
ds = dр s + dс s.
В состоянии прочного равновесия — стационарном состоянии, ds = Открытые системы в значительной мере характеризуются скоростью производства энтропии в единице объема — функцией диссипации (рассеяния), которая по определению:
где s — функция диссипации; t — время; v — объем.
К открытым равновесным относятся также системы, которые при отклонении от стационарного состояния возвращаются в него экспоненциально, без осцилляции. По теории И. Пригожина, для открытых равновесных систем в стационарных состояниях функция диссипации имеет минимум, т.е. соблюдается принцип экономии энтропии.
Открытые диссипативные системы возникают в результате кооперативных процессов. Их поведение не линейно. Механизм образования диссипативной структуры: подсистемы флуктуируют, иногда достигая точки бифуркации, после которой может наступить порядок более высокого уровня. Переходы в состояния динамической упорядоченности, когерентности, автоколебаний и автокаталитических реакций и в результате роста флуктуации являются своего рода фазовыми переходами.
Изолированных и закрытых систем фактически в природе не существует. Можно проанализировать пример любой из таких систем и убедиться, что нет экранов сразу от всех форм материи или энергии, что любая система быстрее — медленнее развивается или стареет. В вечности понятия «быстро» и «медленно» смысла не имеют, поэтому, строго говоря, существуют только открытые диссипативные системы, близкие к равновесию, условно названные открытыми равновесными системами. Изолированные и закрытые системы заведомо упрощенные схемы открытых систем, полезные при приближенном решении частных задач.
В зависимости от реакции на возмущающие воздействия выделяют активные и пассивные системы.
Активные системы способны противостоять воздействиям среди и сами могут воздействовать на нее. У пассивных систем это свойство отсутствует.
По характеру поведения все системы подразделяются на системы с управлением и без управления.
Класс систем с управлением образуют системы, в которых реализуется процесс целеполагания и целеосуществления.
В зависимости от степени участия человека в реализации управляющих воздействий системы подразделяются на технические, человеко-машинные, организационные. Как правило, когда речь идет о различных видах систем управления, подразумевается именно это их деление.
К техническим относятся системы, которые функционируют без участия человека. Как правило, это системы автоматического управления (регулирования), представляющие собой комплексы устройств для автоматического изменения, например, координат объекта управления, с целью поддержания желаемого режима его работы. Такие системы реализуют процесс технологического управления. Они могут быть как адаптивными, т.е. приспосабливающимися к изменению внешних и внутренних условий в процессе работы путем изменения своих параметров или структуры для достижения требуемого качества функционирования, так и неадаптивными.
Примерами человеко-машинных (эргатических) систем могут служить автоматизированные системы управления различного назначения. Их характерной особенностью является то, что человек сопряжен с техническими устройствами, причем окончательное решение принимает человек (ЛПР), а средства автоматизации лишь помогают ему в обосновании правильности этого решения.
К организационным системам относятся социальные системы — группы, коллективы людей, общество в целом.
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.
Чаще всего системы классифицируются следующим образом:
· по виду научного направления — математические, физические, химические и т. п.;
· по степени определенности функционирования: детерминированные и вероятностные. Детерминированной называют систему, если ее поведение можно абсолютно точно предвидеть. Система, состояния которой зависит не только от контролируемых, но и от неконтролируемых воздействий или если в ней самой находится источник случайности, носит название вероятностной. Приведем пример стохастических систем, это — заводы, аэропорты, сети и системы ЭВМ, магазины, предприятия бытового обслуживания и т.д.
· по степени организованности—хорошо организованные, плохо организованные (диффузные), самоорганизующиеся системы.
· по происхождению различают системы естественные, созданные в ходе естественной эволюции и в целом не подверженные влиянию человека (клетка), и искусственные, созданные под воздействием человека, обусловленные его интересами и целями (машина).
· по основным элементам системы могут быть разделены на абстрактные, все элементы которых являются понятиями (языки, философские системы, системы счисления), и конкретные, в которых присутствуют материальные элементы.
· по взаимодействию со средой различают системы замкнутые и открытые. Замкнутая система в процессе своего функционирования использует только ту информацию, которая вырабатывается в ней самой (система кондиционирования воздуха в замкнутом объеме). В открытойсистеме функционирование определяется как внутренней, так и внешней, поступающей на входы, информацией. Большинство изучаемых систем являются открытыми, т.е. они испытывают воздействие среды и реагируют на него и, в свою очередь, оказывают воздействие на среду.
· по степени сложности различают простые, сложные и очень сложные системы. Простые системы характеризуются небольшим числом элементов, связи между которыми легко поддаются описанию (средства механизации, простейшие организмы). Сложные системы состоят из большого числа элементов и характеризуются разветвленной структурой, выполняют более сложные функции. Изменения отдельных элементов и (или) связей влечет за собой изменение многих других элементов. Но все же отдельные конкретные состояния системы могут быть описаны (автоматы, ЭВМ, галактики). Очень сложные системы характеризуются большим числом разнообразных элементов, обладают множеством структур, не могут быть полностью описаны (мозг, хозяйство).
· по естественному разделению системы делятся на: технические, биологические, социально-экономические. Технические – это искусственные системы, созданные человеком (машины, автоматы, системы связи). Биологические – различные живые организмы, популяции, биогеоценозы и т.п. Социально-экономические – системы существующие в обществе, обусловленные присутствием и деятельностью человека (хозяйство, отрасль, бригада и т.п.).
· по определению выходных сигналов. Динамические системы характеризуются тем, что их выходные сигналы в данный момент времени определяются характером входных воздействий в прошлом и настоящем (зависит от предыстории). В противном случае системы называют статическими. Примером динамических систем является биологические, экономические, социальные системы; такие искусственные системы как завод, предприятия, поточная линия и т.д.
· по изменению во времени. Если вход и выход системы измеряется или изменяется во времени дискретно, через шаг t, то система называется дискретной. Противоположным понятием является понятие непрерывной системы. Например: ЭВМ, электронные часы, электросчетчик — дискретные системы; песочные часы, солнечные часы, нагревательные приборы и т.д. — непрерывные системы.
· По типу организации: централизованные (однополюсные, иерархические, биполярные с входным и выходным полюсами); децентрализованные (многополюсные сети, сети без полюсов с различной произвольной топологией; матричные сети с регулярной топологией, сети смешанной топологии: регулярной и произвольной)
· По составу функций: одно- или многофункциональные, с постоянным или переменным составом функций;
Объектом изучения системного анализа являются в большинстве своем стохастические открытые сложные и очень сложные системы любого происхождения.
Рассмотрим некоторые виды систем более подробно.
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 планетами 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, к; 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.
Большие и сложные 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 (104…107 элементов), ультрасложные (107…1030 элементов) суперсистемы (1030…10200 элементов). Так как понятие элемент; 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.
Так же дается следующее определение: сложной системой называется система, в модели которой недостаточно информации для эффективного управления этой системой. Таким образом, признаком простоты системы является достаточность информации для ее управления. Если же результат управления, полученный с помощью модели, будет неожиданным, то такую систему относят к сложной. Для перевода системы в разряд простой необходимо получение недостающей информации о ней и включение ее в модель.
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 вышеуказанным 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.
От сложных систем необходимо отличать большие 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. Таким образом, система, для актуализации модели которой в целях управления недостает материальных ресурсов (машинного времени, емкости памяти, других материальных средств моделирования) называется большой. К таким системам относятся экономические, организационно-управленческие, биологические нейрофизиологические, и т.п. системы.
Характерные особенности больших систем. К подобным отличительным особенностям относятся следующие:
· 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.
Примеры больших систем: информационная система; пассажирский транспорт крупного города; производственный процесс; система управления полетом крупного аэродрома; энергетическая система и др.
Способом перевода больших систем в простые является создание новых более мощных средств вычислительной техники. Однако, 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.