Оценка сложности системы

Классификация систем

Любая классификация является некой условной моделью представления наших знаний о существующем в природе едином многообразии систем, которая всегда строится на основе классификационного принципа:

- целое делится на части по признакам отличия;

- части объединяются в целое по признакам сходства.

Классификационные признаки систем

Суть классификационного принципа отражена на рис. 24., на котором приведен пример классификации систем, проведенной:

- во-первых, по общему типу признаков - предметные и категориальные;

- во-вторых, по физической сущности признаков - технические, социальные и другие;

- в-третьих, по методическому содержанию признаков - произвольные и

- процедурные.

Рис. 24. Принципы классификации систем

Рассмотрим один из возможных вариантов процедурной классификации систем, которую осуществим на основе следующих предположений:

1. Системы делятся на типы в соответствии с характером основных компонент: элементов и их отношений (в основе лежит описательное определение системы);

2. Каждый компонент системы оценивается по каждому из предлагаемых классификационных признаков (оснований);

3. В пространстве классификационных признаков получается полное множество, в котором описывается исследуемая система.

Пусть для оценки элементов системы и их отношений выбран или задан следующий набор классификационных оснований (см. рис. 25):

1. По количеству;

2. По состоянию;

3. По структуре;

4. По управлению.

Рис.25.

Категориально - процедурным признакам, которые в данном случае применялись для классификации систем, можно дать следующую характеристику:

по количеству - если система состоит только из одного элемента и имеет одно отношение, то она является моносистемой, в противном случае - это полисистема;

по состоянию - если система в течение определенного промежутка времени не изменяет своего состояния, то систему считают статической (или меняет его медленно - квазистатически), иначе - динамической;

по управлению - если система управляется лишь извне (контур управления не входит в состав системы), то систему можно определить как разомкнутую по управлению; если же управление системой осуществляется за счет внутреннего контура управления или самоуправления, то систему считают замкнутой по управлению; если же система управляется как извне, так и с помощью внутренних управляющих контуров, то ее называют комбинированной по управлению;

по структуре - если в системе хотя бы один элемент имеет взаимосвязи с внешней средой, то систему называют открытой, а в условиях отсутствии таковых - автономной (закрытой).

Очевидно, что вышеприведенное разделение систем выполнено только на одном классификационном уровне, которых может быть несколько. В частности, динамические системы, выделенные из соответствующего множества систем с учетом признака "по состоянию", далее могли бы быть проклассифицированы с использованием признака "по цели". Действительно, в зависимости от постоянства либо изменения цели, системы разделились бы на функционирующие и развивающиеся.

Кроме того, содержание выделенных классификационных признаков могло быть и другим. Например, если содержание признака "по структуре" было бы связано не с характеристикой особенностей внешнего взаимодействия систем, а с их сложностью, то системы разделились бы на простые и сложные. Кстати говоря, поскольку это касается классификации систем "по сложности", при определении ряда тех или иных классификационных признаков часто возникают неоднозначности в трактовке содержания используемых понятий.

В связи с этим, перечислим виды характеристик сложности систем, наиболее часто встречающихся в литературе - это:

1. Многомерность, связанная с размерностью, потоками информации, числом связей и т.д.;

2. Многосвязность, проявляющаяся в наличии вертикальных и горизонтальных или последовательных, параллельных, перекрестных и комбинированных связей;

3. Многообразие, заключающееся в природе и составе элементов (люди, машины) и, как следствие, вытекающая из этого разнородность и важность циркулирующей информации;

4. Многокритериальность, характеризующаяся в подавляющем числе случаев, как наличием множества критериев, так и их противоречивостью;

5. Многоцелевой характер назначения.

Следует отметить, что общие методы оценки сложности представляют собой значительный теоретический и практический интерес.

Для примера, показывающего возможность выполнения формализованной оценки сложности систем, рассмотрим простейших подход, связанный с элементарной характеристикой сложности систем (S_S) в виде ее интегральной оценки по типу элементов. Такую оценку можно определить следующим образом:

S_S = S₁* K₁ + S₂* K₂ +... + S_N* K_N,

где N - число типов элементов в системе; K_i - количество элементов i-ого типа; S_i -сложность элемента i-ого типа, i=1,2,...,N.

Критерий оценки прост, но не лишен недостатков. В частности, он не учитывает структуру системы. Действительно, в критерии не отражены сложность функций реализуемых системой и количество связей (прямых и обратных) между элементами.

Обобщая предыдущий критерий с позиции учета не только типов, но и взаимосвязей между элементами системы, интегральную оценку сложности можно описать следующим уравнением:

S_s = (1 + V* R)* (S₁* K₁ + S₂* K₂ +... + S_N* K_N), R = F/(N* (N-1)),

где используются следующие обозначения: N* (N-1) - число максимально возможных двойных связей (прямых и обратных) в системе из N элементов; F - количество фактически существующих связей между элементами; R - относительное число практически реализуемых связей; V - весовой коэффициент, соотносящий по степени сложности типы и взаимосвязи элементов системы.

Классификатор систем по управлению

Продолжим изучение систем, остановившись на вопросах их классификации по управлению, если детализировать это классификационное основание, то используя ранее введенные признаки, можно построить классификатор систем, приведенный на рис. 26.

Рис.26.

Первый уровень классификатора предназначается для разделения систем по принципу организации управления, т.е. поступающего извне системы или формируемого внутри, или осуществляемого частично извне и частично внутри.

Второй уровень классификации, рассматривает задачу продолжения классификации выделенных групп систем в зависимости от уровня априорной (начальной) неопределенности:

во-первых, о траекториях, приводящих системы к заданным целям;

во-вторых, о возможностях систем удерживать объекты на заданных траекториях и выполнять требуемые программы.

Классификацию систем по признаку уровня априорной неопределенности можно охарактеризовать следующим образом:

1.Наиболее простой случай имеет место, когда точно известны как траектория, так и возможности системы (нулевая неопределенность), в этой ситуации известно и "правильное управление". Примеры - обработка данных на ЭВМ; пользование телефоном-автоматом; управление станками с числовым программным управлением и т.д. Заметим, что в этом случае объекты управления являются полностью управляемыми и наблюдаемыми.

2.В тех же случаях, когда системный объект полностью управляем и наблюдаем, но подвержен действию возмущений (помех), приводящих к нарушению плановой траектории, очевидно, что "правильное управление" не может быть задано априорно, поскольку возможности системы ограничены из-за отсутствия полной информации (или наличия априорной неопределенности) о действии помех.

При этом, как правило, управление в системе определяется в соответствии с рассогласованием между фактической и плановой траекториями на основе использования текущей (апостериорной) информации. Примеры - работа оператора по управлению технологическим процессом; функционирование автопилота летательного аппарата; действия диспетчера цеха по выполнению сменно-суточных заданий и т.д.

3.Более сложным по управлению является случай, когда уровень априорной неопределенности достаточно высок и связан как с влиянием неконтролируемых возмущений, так и с заранее неизвестным изменением параметров объекта, приводящим к существенному отклонению фактической траектории системы от заданной.

При этом управление обычно строится на основе применения методов адаптации или прогноза, с помощью которых обеспечивается достижение поставленных целей. Примеры - реформирование календарных планов работы производственных подразделений; самонастройка регуляторов автоматических систем управления; адаптация живых организмов к изменению условий жизни и т.д.

4.Наиболее сложный случай управления системой возникает тогда, когда уровень априорной неопределенности (в указанном выше смысле) высок настолько, что среди всех возможных значений параметров системы отсутствуют те, с помощью которых можно было бы обеспечить выполнение поставленной цели. Последнее означает, что ранее сформулированная цель для данной системы уже не достижима и речь идет о создании другой системы, за счет изменения структуры и функций предыдущей.

Примеры - проведение радикальной экономической и организационной реформы (перестройки) в народном хозяйстве; развитие гибких автоматизированных производств; процесс естественного отбора в природе и т.п.

В заключение, приведем еще несколько уровней классификации систем, выделяя на каждом из уровней, в качестве примера, отдельную группу систем.

Для определенности предмета классификации, далее будем рассматривать только технические системы. В частности, если на втором уровне классификатора выбрать группу адаптивных систем управления, то используя классификационный признак по способу организации управления, получим классификацию систем, показанную на рис. 27.

Рис. 27.

Самонастраивающиеся системы (СНС) характеризуются наличием специальных контуров самонастройки, с помощью которых оцениваются свойства системы и формируются такие управления, под действием которых системы самопроизвольно приближается к определенному эталону (желаемой траектории, заданному плану и т.д.).

Обучающиеся системы управления (ОСУ) характеризуются наличием специальных процессов обучения, которые заключаются в постепенном накапливании, запоминании и анализе информации о поведении системы и изменении законов функционирования в зависимости от приобретаемого опыта.

Интеллектуальные адаптивные системы (ИАС) используют экспертные процедуры принятия решений для получения наилучшего в некотором смысле притяжения фактической траектории к заданной. При этом основным признаком ИАС является разрыв традиционного контура самонастройки с помещением в точку разрыва интеллектуального блока (базы знаний). В качестве примера можно отметить, что существует, по крайней мере, два пути рационального использования информации, накапливаемой в базе знаний ИАС в виде моделей идентификации (определения) текущих характеристик системы. С одной стороны, оперируя вектором притяжения, можно выбирать лучшую в некотором смысле модель базы знаний. С другой стороны, можно использовать традиционный контур идентификации только для пополнения моделей в базе знаний.

Если теперь рассмотреть классификацию, например, самонастраивающихся (СНС) систем, то их можно разделить на поисковые и беспоисковые. Такое разделение систем выполняется при использовании классификационного признака "по способу нахождения экстремума функционала качества", поскольку большинство контуров самонастройки создаются с целью обеспечения в системе заданного качества управления.

Действительно, в процессе работы системы значение функционала качества, отражающего некую содержательную характеристику рассогласования, изменяется и задача контура самонастройки, в этом случае, сводится к обеспечению экстремального (минимального или максимального) значения критерия.

В поисковых СНС поддержание экстремума критерия качества осуществляется с помощью пробных отклонений системы.

В беспоисковых системах (БСНС) используются аналитические способы определения экстремального значения критерия качества, имеющего вид функционала или функции от параметров и координат системы.

БСНС с настраиваемой моделью представляют собой системы управления с идентификатором (последовательным, параллельным, комбинированным), с помощью которого вначале определяются параметры системы и только затем формируется требуемое управление.

БСНС с явной эталонной моделью включают в себя специально организованный контур, который задает желаемое (эталонное) поведение системы в текущем времени (непрерывно или дискретно). При этом система вырабатывает необходимое для достижения цели управление без идентификации параметров, причем в любой из рассматриваемых моментов времени заданная, желаемая (эталонная) траектория движения системы известна.

БСНС с неявной моделью отличается от предыдущей БСНС тем, что реализация "эталона" осуществляется в виде некоторого уравнения, которое описывает желаемое поведение системы по окончанию процесса адаптации. Иначе говоря, система стремится к "эталону" как к некоторому ориентиру, который задан неявно, поскольку описывает желаемые свойства системы в установившемся режиме.

Классификация систем организационного управления

Централизованное управление означает сосредоточение всей власти в одном органе управления, децентрализация означает разделение полномочий между несколькими структурами, не находящимися между собой в прямом подчинении, при этом каждая из структур несет равную ответственность за результаты деятельности. Частичная децентрализация предполагает наделение ряда органов управления конкретными полномочиями, при этом в целом решение принимается на коллегиальном уровне.

Безконфликтное управление ориентировано на достижение единства целей и интересов всех элементов системы, в то время как конфликтным ситуациям свойственны некоторые противоречия.

Внутреннее управление предполагает наличие единства объекта и системы управления, в то время как внешнее реализуется через управляющий орган, находящийся вне системы. Комбинированное управление объединяет в себе рациональное сочетание обоих принципов.

Конфигурационными считаются решения, результатом которых является модернизация либо изменение внутреннего устройства системы (изменение структуры, перераспределение функций, отношений между элементами).

Маргинальными называются управляющие воздействия, направленные на изменение отношений между системой и элементами внешней среды.

Постсобытийное решение принимается в ситуациях, требующих корректировки деятельности при уже имеющихся отклонениях фактического и планового состояния системы, в то время как упреждающее управление ориентировано на недопущение этих ситуаций. Второй вид управления требует наличия соответствующих моделей прогнозирования и специальной подготовки персонала.

Функциональное управление предполагает рациональное выполнение нормативных функций системы, определенных ее назначением, при этом считаются постоянными и цели системы и ее структура управления.

Программно-целевое управление характерно для развивающихся систем, когда под определенные цели формируется множество функций по их достижению, проектируется структура, определяется множество необходимых ресурсов и других условий.

Дата добавления: 2014-01-11