История развития системных идей.

История развития системных идей.

- Рождение понятия «система» (2500 —2000 гг. до н. э.): Слово «система» появилось в Древней Элладе и означало сочетание, организм, организация, союз. Выражало и некоторые акты деятельности (нечто, поставленное вместе, приведенное в порядок). Связано с формами социально-исторического бытия.

- Тезисы Демокрита (460-370 гг. до н.э.), Аристотеля (384 - 322 гг. до н. э): В античной философии термин «система» характеризовал упорядоченность и целостность естественных объектов, а термин «синтагма» — упорядоченность и целостность искусственных объектов, прежде всего продуктов познавательной деятельности. Именно в этот период был сформулирован тезис о том, что целое больше суммы его частей.

- Идеи Н. Коперника (1473 — 1543): Новая трактовка системности — в создании гелиоцентрической картины мира. Земля, как и другие планеты, обращается вокруг Солнца.

- Идеи Г. Галилея (1564 —1642), И. Ньютона(1642 —1727): Галилей и Ньютон выработали определенную концептуальную систему с категориями — вещь и свойства, целое и часть. Вещь трактовалась как сумма отдельных свойств. Отношение выражало воздействие некоего предмета на другой, первый из которых являлся причиной, а второй — следствием.

- Идеи И. Ламберта (1728 —1777): Всякая наука предстает как система, поскольку система есть совокупность идей и принципов, которая может трактоваться как целое.

- Идеи И. Канта (1724 —1804): Кант не только осознал системный характер научного знания, но и превратил эту проблему в методологическую, выявив процедуры системного конструирования знания. Однако он считал, что принципы образования систем являются характеристиками лишь формы, а не содержания знания.

- Идеи И. Фихте (1762 —1814): Фихте поправил И. Канта, считая, что научное знание есть системное целое. Однако он ограничил системность знания систематичностью его формы. Это привело к отождествлению системности научного знания и его систематического изложения, т. е. внимание обращалось не на научное исследование, а на изложение знания.

- Идеи Г. Гегеля (1770 —1831): Гегель исходил из единства содержания и формы знания, тождества мысли и действительности. Трактовал становление системы в соответствии с принципом восхождения от абстрактного к конкретному. Но отождествляя метод и систему, телеологически истолковывая историю знания, он не смог предложить методологические средства для формирования системных образований.

- М.А. Ампер (1834, 1843): Первым в явной форме поставил вопрос о научном подходе к управлению сложными системами, какой, например, является общество. Выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой. «Эту науку я называю кибернетикой от греческого слова k i b e r n h t i k h, обозначавшего сперва искусство управления кораблем, а затем постепенно получившее у греков более широкое значение искусства управления вообще».

- Б.Трентовский - польский философ (1843): Ставил целью построение научных основ практической деятельности руководителя (кибернета). «Применение искусства управления без серьезного изучения соответствующей теории подобно врачеванию без глубокого понимания медицинской науки».

- А.А. Богданов (Малиновский) (1873 – 1928): Идея Богданова состояла в том, что все объекты и процессы имеют определенный уровень организованности. Под организованностью понимается свойство целого быть больше суммы своих частей. Чем больше целое разнится от суммы своих частей, тем больше оно организовано. Основатель тектологии, которая рассматривает все явления как непрерывные процессы организации и дезорганизации.

- Винер Н. (1948): Первоначально определил кибернетику - как науку об управлении и связи в животных и машинах, но в последующем расширяет свои выводы до процессов в обществе.

- наука об управлении сложными динамическими системами (А.И. Берг)

- наука о системах, воспринимающих, хранящих и использующих информацию (А.Н. Колмогоров)

- Людвиг фон Берталанфи (австрийский биолог) (1901-1972): Пытался создать общую теорию систем любой природы на основе структурного сходства законов различных дисциплин. Одним из достижений Л. Берталанфи является введение понятия открытой системы.

Выделил три вида прикладных системных исследований:

1)   Системотехника - изучает вопросы планирования, проектирования и поведения сложных систем различного назначения;

2)   Исследование операций - изучает использование математических методов для обоснования решения во всех областях человеческой деятельности

3)   Инженерная психология — отрасль психологии, исследующая процессы и средства информационного взаимодействия между человеком и машиной.

Третье определение системы

Система есть совокупность элементов, объединенных общей функциональной средой и целью функционирования.

Иногда применяется также термин «белый ящик» для подчеркивания выделения всех элементов системы и связей как внутри нее, так и с окружающей средой.

5.Что такое элемент системы, компонент системы, подсистема?

Функциональная среда системы — характерная для системы совокупность законов, алгоритмов и параметров, по которым осуществляется взаимодействие (обмен) между элементами системы и функционирование (развитие) системы в целом.

Элемент системы — условно неделимая, самостоятельно функционирующая часть системы.

Однако ответ на вопрос, что является такой частью, может быть неоднозначным. Например, в качестве элементов стола можно назвать «ножки, ящики, крышку и т. д.», а можно - «атомы, молекулы», в зависимости от того, какая задача стоит перед исследователем.

Поэтому примем следующее определение: элемент - это предел членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения, решения конкретной задачи, поставленной цели.

Компоненты и подсистемы.

Понятие подсистема подразумевает, что выделяется относительно независимая часть системы, обладающая свойствами системы, и в частности имеющая подцель, на достижение которой ориентирована подсистема, а также другие свойства - целостности, коммуникативности и т. п., определяемые закономерностями систем.

Если же части системы не обладают такими свойствами, а представляют собой просто совокупности однородных элементов, то такие части принято называть компонентами.

Связь. Понятие связь входит в любое определение системы и обеспечивает возникновение и сохранение ее целостных свойств. Это понятие одновременно характеризует и строение (статику), и функционирование (динамику) системы.

Связь определяют как ограничение степени свободы элементов. Действительно, элементы, вступая во взаимодействие (связь) друг с другом, утрачивают часть своих свойств, которыми они потенциально обладали в свободном состоянии.

Связи можно охарактеризовать направлением, силой, характером (или видом).

По первому признаку связи делят на направленные и ненаправленные.

По второму - на сильные и слабые.

По характеру (виду) различают связи подчинения, порождения (или генетические), равноправные (или безразличные), управления.

Структура системы — совокупность связей, по которым обеспечивается энерго-, массо- и информационный обмен между элементами системы, определяющая функционирование системы в целом и способы ее взаимодействия с внешней средой.

Часто структуру системы оформляют в виде графа. При этом элементы являются вершинами графа, а ребра обозначают связи.

Если выделены направления связей, то граф является ориентированным. В противном случае - граф неориентированный.

Цель - заранее мыслимый результат сознательной деятельности человека.

Символически это определение системы представим следующим образом:

S ≡ < A, R, Z >,

где А – элементы;

R – отношения между        

       элементами;

Z — цель.

6. Понятия, характеризующие функционирование и развитие системы

Процессы, происходящие в сложных системах, как правило, сразу не удается представить в виде математических соотношений или хотя бы алгоритмов.

Поэтому для того, чтобы хоть как-то охарактеризовать стабильную ситуацию или ее изменения, используют специальные термины, заимствованные теорией систем из теории автоматического регулирования, биологии, философии.

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 (давление, скорость, ускорение).

Поведение. Если система способна переходить из одного состояния в другое, то говорят, что она обладает поведением.

Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности (правила) перехода из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и выясняют его характер, алгоритм.

Равновесие. Понятие равновесие определяют как способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость. Под устойчивостью понимают способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних (или в системах с активными элементами - внутренних) возмущающих воздействий.

Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, называют устойчивым состоянием равновесия.

Возврат в это состояние может сопровождаться колебательным процессом. Соответственно в сложных системах возможны неустойчивые состояния равновесия.

7.Классификация систем

Признак	Виды систем
1. Природа объекта	Естественные Искусственные      - реальные      - абстрактные
2. Характер взаимоотношений со средой	Открытые (непрерывный обмен) Закрытые (слабая связь)
3. Причинная обусловленность	Детерминированные Вероятностные
4. Характер элементов	экономические, социальные, технические, политические, биологические
5. Степень организованности	Хорошо организованные Плохо организованные Самоорганизующиеся
6. По отношению к времени	Статические Динамические
7. По степени сложности	Малые и Большие Простые и Сложные
8. По однородности элементов	Гомогенные Гетерогенные

Большие и сложные системы

Большие системы – те, моделирование которых затруднено вследствие их размерности, а сложные системы – те, для моделирования которых недостаточно информации.

Иногда выделяют еще «Очень сложные системы», для моделирования которых человечество не обладает нужной информацией. Это мозг, вселенная, социум.

При моделировании больших систем применяют метод декомпозиции, в котором снижение размерности осуществляется путем разбиения на подсистемы.

При моделировании сложных систем применяют специальные методы снижения неопределенности.

Иерархичность.

Выделим основные особенности иерархической упорядоченности с точки зрения полезности их использования в качестве моделей системного анализа.

1. В силу закономерности коммуникативности, которая проявляется не только между выделенной системой и ее окружением, но и между уровнями иерархии исследуемой системы, каждый уровень иерархической упорядоченности имеет сложные взаимоотношения с вышестоящим и нижележащим уровнями. Каждый уровень иерархии обладает свойством «двуликого Януса»: «лик», направленный в сторону нижележащего уровня, имеет характер автономного целого (системы), а «лик», направленный к узлу (вершине) вышестоящего уровня, проявляет свойства зависимой части.

2. Важнейшая особенность иерархической упорядоченности, как закономерности, заключается в том, что закономерность целостности (т. е. качественные изменения свойств компонентов более высокого уровня по сравнению с объединяемыми компонентами нижележащего) проявляется на каждом уровне иерархии.

При этом объединение элементов в каждом узле иерархической структуры приводит не только к появлению новых свойств у узла и утрате объединяемыми компонентами свободы проявления некоторых своих свойств, но и к тому, что каждый подчиненный член иерархии приобретает новые свойства, отсутствовавшие у него в изолированном состоянии.

3. При использовании иерархических представлений как средства исследования систем с неопределенностью происходит как бы расчленение «большой» неопределенности на более «мелкие», лучше поддающиеся исследованию.

При этом даже если эти «мелкие неопределенности» не удается полностью раскрыть и объяснить, то все же иерархическое упорядочение частично снимает общую неопределенность, обеспечивает, по крайней мере, управляемый контроль за принятием решения, для которого используется иерархическое представление.

10. Опишите закономерности осуществимости систем

Эквифинальность.

Эта закономерность характеризует предельные возможности системы.

Л. фон Берталанфи, предложивший этот термин, определил эквифинальность как «способность в отличие от состояния равновесия в закрытых системах, полностью детерминированных начальными условиями, ... достигать не зависящего от времени состояния, которое не зависит от ее начальных условий и определяется исключительно параметрами системы».

Эквифинальность.

По Берталанфи можно говорить об уровне развития крокодила, обезьяны, человека и характеризовать их предельным состоянием, к которому может стремиться тот или иной вид из любых начальных условий (преждевременное рождение, замедленное начальное развитие).

Закономерность заставляет задуматься о предельных возможностях создаваемых предприятий, организационных систем управления отраслями, регионами, государством.

Закон «необходимого разнообразия» Эшби У.Р.

Эшби доказал следующую теорему.

Когда лицо, принимающее решение ( N ), сталкивается с проблемой D, решение которой для него неочевидно, то имеет место некоторое разнообразие возможных решений.

Только разнообразие в N может уменьшить разнообразие в D, т.е. только разнообразие может уничтожить разнообразие.

Следствие: создавая систему, способную справиться с решением проблемы, обладающей известным разнообразием, нужно обеспечить, чтобы система имела еще большее разнообразие или была способна создать в себе это разнообразие.

Закон «необходимого разнообразия»

Применительно к системам управления закон «необходимого разнообразия» формулируется следующим образом - разнообразие управляющей системы (системы управления) должно быть больше или, по крайней мере, равно разнообразию управляемого объекта.

Использование этого закона при разработке и совершенствовании систем управления предприятиями и организациями помогает увидеть причины проявляющихся в них недостатков и найти пути повышения эффективности управления.

Закономерность потенциальной эффективности

Б.С. Флейшман связал сложность структуры системы со сложностью ее поведения; предложил количественные выражения предельных законов надежности, помехоустойчивости, управляемости и других качеств систем; и показал, что на их основе можно получить количественные оценки осуществимости систем с точки зрения того или иного качества - предельные оценки жизнеспособности и потенциальной эффективности сложных систем.

Эти оценки исследовались применительно к техническим и экологическим системам и пока еще мало используются для производственных систем. Потребность в таких оценках на практике ощущается все более остро.

Например, нужно определять, когда исчерпываются потенциальные возможности существующей организационной структуры и возникает необходимость в ее преобразовании, когда устаревают и требуют обновления производственные комплексы, оборудование и т. п.

11. Опишите закономерности развития систем

Историчность. Хотя, казалось бы, очевидно, что любая система не может быть неизменной, что она не только возникает, функционирует, развивается, но и погибает, и каждый легко может привести примеры становления, расцвета, упадка (старения) и даже смерти (гибели) биологических и социальных систем, все же для конкретных случаев развития организационных систем и сложных технических комплексов трудно определить эти периоды.

Поэтому в практике проектирования и управления на необходимость учета закономерности историчности начинают обращать все больше внимания. При этом закономерность историчности можно учитывать не только пассивно фиксируя старение, но и использовать для предупреждения «смерти» системы, разрабатывая «механизмы» реконструкции, реорганизации системы для сохранения ее в новом качестве.

Закономерность самоорганизации.

В любой реальной развивающейся системе сочетаются две противоречивые тенденции: с одной стороны, для всех открытых систем справедлив второй закон термодинамики, т. е. стремление к возрастанию энтропии; а с другой стороны, наблюдаются негэнтропийные тенденции, лежащие в основе эволюции.

Дж. Ван Гиг называет эту особенность развивающихся систем «дуализмом».

Обе тенденции присущи всем уровням развития материи. Однако на уровнях неживой природы негэнтропийные тенденции слабы и их редко удается измерить. Начиная с биологического уровня негэнтропийные тенденции становятся наблюдаемыми и измеримыми

Закономерность проявления негэнтропийных тенденций и назвали закономерностью самоорганизации.

Дополнительно:

Формализация операций.

На основе содержательного описания определяется исходное множество характеристик системы.

Для выделения существенных характеристик системы необходим хотя бы приближенный анализ каждой из них. При проведении анализа опираются на постановку задачи и понимание природы исследуемой системы.

После исключения несущественных характеристик выделяют управляемые и неуправляемые параметры.

Затем определяются границы изменения управляемых параметров.

Корректировка модели.

При корректировке модели могут уточняться:

- существенные параметры,

- ограничения на значения управляемых параметров,

- показатели исхода операции,

- связи показателей исхода операции с существенными параметрами,

- критерий эффективности.

После внесения изменений в модель вновь выполняется оценка адекватности.

Оптимизация модели

Сущность оптимизации модели состоит в ее упрощении при заданном уровне адекватности.

Основными показателями оптимизации модели выступают время и затраты средств для проведения исследований на ней.

В основе оптимизации лежит возможность преобразования модели из одной формы в другую. Преобразование может выполняться либо с использованием математических методов, либо эвристическим путем.

22. Опишите основные этапы оценивания сложных систем.

Этап 1. Определение цели оценивания

В системном анализе выделяют два типа целей.

Качественной называют цель, достижение которой выражается в номинальной шкале или в шкале порядка.

Количественной называют цель, достижение которой выражается в количественных шкалах.

Определение цели должно осуществляться относительно системы, в которой рассматриваемая система является элементом (подсистемой).

Этап 2. Измерение свойств систем, признанных существенными для целей оценивания

Для этого выбираются соответствующие шкалы измерений свойств, и всем исследуемым свойствам систем присваивается определенное значение на этих шкалах

Этап 3. Выбор критериев качества и критериев эффективности функционирования систем на основе измеренных на выбранных шкалах свойств.

Этап 4. Собственно оценивание.

Все исследуемые системы, рассматриваемые как альтернативы, сравниваются по сформулированным критериям и в зависимости от целей оценивания ранжируются, выбираются, оптимизируются и т.д.

23. Какие вы знаете качественные шкалы?

Качественные шкалы делятся на два типа:

1) номинальные;

2) шкала порядка.

Шкала номинального типа:

Самой слабой качественной шкалой является номинальная (шкала наименований, классификационная шкала), по которой объектам хi присваивается некоторый признак.

Основным свойством этих шкал является сохранение неизменными отношений равенства между элементами эмпирической системы.

Шкалы номинального типа задаются множеством взаимно однозначных допустимых преобразований шкальных значений (один номер телефона в другой).

Следует обратить внимание на две особенности номинальных шкал.

Во-первых, одному элементу может быть поставлено в соответствие несколько значений шкалы измерения. (Например, два номера телефона одного человека).

Во-вторых, при измерении в шкале наименований символы 1, 2, 3,..., n, используемые в качестве шкальных значений, являются не числами, а знаками, служащими лишь для обозначения и различия объектов.

Шкала порядка:

u Шкала называется ранговой (шкалой порядка), если множество Ф состоит из всех монотонно возрастающих допустимых преобразований шкальных значений.

u Монотонно возрастающим называется такое преобразование ф(х), которое удовлетворяет условию: если х1 > х2, то и ф(х1) > ф (х2) для любых шкальных значений из области определения ф(х).

u Шкала порядка используется для упорядочения объектов по измеряемым свойствам.

Измерение в шкале порядка может применяться, например, в следующих ситуациях:

u необходимо упорядочить объекты во времени или пространстве. Это ситуация, когда интересуются не сравнением степени выраженности какого-либо их качества, а лишь взаимным пространственным или временным расположением этих объектов;

u нужно упорядочить объекты в соответствии с каким-либо качеством, но при этом не требуется производить его точное измерение;

u какое-либо качество в принципе измеримо, но в настоящий момент не может быть измерено по причинам практического или теоретического характера.

24. Какие вы знаете количественные шкалы?
Количественные - интервальная, шкала отношений, шкала разностей, абсолютная, степенная, логарифмическая.

Тип шкал интервалов содержит шкалы, единственные с точностью до множества, положительных линейных допустимых преобразований вида ф (х) = ах + b, где х - шкальные значения из области определения Y; а > 0; b любое значение.

Пример шкал интервалов - шкалы температур.

Шкалы интервалов так же, как номинальная и порядковая, сохраняют различие и упорядочение измеряемых объектов.

Кроме этого они сохраняют и отношение расстояний между парами объектов.

  Шкалой отношений (подобия) называется шкала, если Ф состоит из преобразований подобия ф(х) = ах, где х - шкальные значения из области определения У; а > 0.

В шкалах отношений остаются неизменными отношения численных оценок объектов.

Пример измерений в шкалах отношений - измерения массы и длины объектов.

Шкалы отношений, являясь частным случаем шкал интервалов, при выборе нулевой точки отсчета (b=0) сохраняют не только отношения свойств объектов, но и отношения расстояний между парами объектов.

Шкалы разностей определяются как шкалы, единственные с точностью до преобразований сдвига ф (х) = х + b, где х - шкальные значения из области определения У; b - действительные числа. Это означает, что при переходе от одной числовой системы к другой меняется лишь начало отсчета. Шкалы разностей применяются в тех случаях, когда необходимо измерить, насколько один объект превосходит по определенному свойству другой объект.

 Пример измерений в шкалах разностей - измерения прироста продукции предприятий (в абсолютных единицах) в текущем году по сравнению с прошлым, увеличение численности учреждений, летоисчисление (в годах) и т.д.

Шкалы разностей являются частным случаем шкал интервалов, получаемых фиксированием параметра а (а = 1), т.е. выбором единицы масштаба измерений.

Абсолютными называют шкалы, в которых единственными допустимыми преобразованиями Ф являются тождественные преобразования: ф (х) = х. Абсолютные шкалы применяются, например, для измерения количества объектов, предметов, событий, решений и т.п. Абсолютные шкалы являются частным случаем всех ранее рассмотренных типов шкал, поэтому сохраняют любые соотношения между числовыми оценками измеряемых свойств объектов: различие, порядок, отношение интервалов, отношение и разность значений и т.д.

Степенная шкала : ф (х) = а х^b; где а > 0, b > 0, а ≠ 1, b ≠ 1, и ее разновидность логарифмическая шкала: ф (х) = х ^b; где b > 0, b ≠ 1.

25. Какова иерархия различных шкал?

Шкала тем «сильнее», чем меньше свободы в выборе ф (х).

Некоторые шкалы являются изоморфными, т.е. равносильными.

Например, равносильны шкала интервалов и степенная шкала. Логарифмическая шкала равносильна шкале разностей и шкале отношений.

Иерархия основных шкал

Номинальная шкала: ф(х) – взаимно однозначные преобразования →

Порядковая шкала: ф(х) – монотонно возрастающие преобразования (из х₁ > х₂ следует ф(х₁) > ф(х₂)) →

Слабые качественные шкалы

Шкала