Системи ієрархічної структури

КЛАСИФІКАЦІЯ СИСТЕМ

Лекція 4

Контрольні питання

1. У чому полягає суть аналізу?
2. Розкрийте значення аналітичного підходу у науковому пізнанні та практиці.
3. Які умови повинні бути виконані для досягнення результатів при аналітичному підході?

4. У чому полягає значення причинно-наслідкових зв’язків для аналітичного підходу?

1. Які основні особливості декомпозиції?
2. Розкрийте поняття „синтетичне мислення”.
3. Навіщо використовується агрегація у моделюванні складних систем?
4. Розкрийте смисл поняття „ конфігуратор ”.
5. Що є особливістю агрегатів-операторів?
6. Розкрийте смисл поняття „ агрегат-структура ”.
7. Яка різниця між макро та мікро проектуванням?
8. Що знаходиться в основі моделювання?

Коли у системному дослідженні порівнюють та розрізняють системи, вважаючи одні з них однаковими, інші – різними, тим самим вводять та здійснюють їх класифікацію. Класифікація(від лат. classis – розряд, клас та... фікація) – церозбиття скінченої множини деяких об’єктів на систему непустих попарно непересічних підмножин (класів еквівалентності).

Важливо пам’ятати, що класифікація – це тільки модель реальності. Слід пам’ятати, що реальність завжди складніша за будь-яку модель.

Системи класифікуються за різними класифікаційними ознаками:

1) призначення (мета);

2) взаємодії із зовнішнім оточенням;

3) походження;

4) способу організації;

5) типу та характеру зв’язків між елементами;

6) способу керування;

7) функції.

З точки зору призначення системи поділяються на пасивні (казуальні) та активні (цілеспрямовані).

Пасивні системи – це пристрої, що використовуються для виконання вимог їх творців (автомобілі, літаки призначені для транспортування, будинки захищають від зовнішнього середовища). У пасивних системах цілі задані творцем і не можуть змінюватися довільно.

Для казуальних систем формування організації є результат дії причинно-наслідкових зв’язків. Мета цим системам не властива. Якщо вони й мають цільову функцію, то вона задається ззовні задачами використання системи.

Активні системи – ті, що сприймають потреби для того, щоб формувати та реалізовувати дії з множини альтернативних для задоволення власних потреб. Динамізм цілеспрямованих систем полягає у тому, що їхні цілі та способи їх вибору змінюються із часом, вони не лише пристосовуються до змін оточення, але й самі змінюють його у відповідності до цілей. Ці системи спроможні до вибору своєї поведінки у залежності від внутрішньо властивої їм мети. (Наприклад, люди).

З точки зору взаємодії із зовнішнім оточенням системи є відкритими або замкненими (автономними). Замкнені системи не взаємодіють із зовнішнім оточенням або із деякою його частиною. Система, що з часом досягає положення рівноваги, коли не взаємодіє із зовнішнім оточенням, буде у такому стані замкненою. Відкриті системи теж за певних умов можуть досягти незмінних у часі станів, і у цих станах склад системи залишається незмінним, незважаючи на неперервну взаємодію із зовнішнім оточенням. Це так званий стан динамічної рівноваги.

Якщо замкнена система S_k повинна бути включеною у систему S (відкриту), то S_k неможливо буде вивчити, досліджуючи призначення S, та крім того, S_k не буде ні на що впливати у S. Отже, замкнуті системи не можуть бути підсистемами будь-якої системи, тобто усі підсистеми належать до відкритих систем.

Цілеспрямовані системи відкриті, тобто обмінюються матерією, енергією та інформацією із зовнішнім оточенням, і крім того ще мають властивість розвивати та вдосконалювати реакцію на зовнішнє оточення. Відкриті системи можуть зберігати високий рівень організованості та розвиватися у бік збільшення порядку та складності.

Поділ систем на відкриті та закриті чисто умовний, тому що абсолютно замкнутої системи, що не взаємодіє з оточенням, не існує. Та або інша система може бути замкнута ув тому сенсі, що вона не буде мати взаємодії із якоюсь частиною оточення.

За походженням системи класифікуються як створені природою та створені людиною або у результаті діяльності людей. У свою чергу серед створених природою систем виділяють живі та неживі. Системи, створені людиною поділяються на неформальні та формальні. Формальні (символічні) системи – (мови, математичні системи), а неформальні включають до свого складу як фізичні, так і формальні елементи, і поділяються на технічні та за участю людини. Серед систем за участю людини виділяються людино-машинні, соціально-технічні та соціально-економічні.

Технічні – це системи, що створені людиною та мають визначену програмовану ціль.

Людино-машинні - це системи, до складу яких входить людина, але мета визначена розробником такої системи. Людина у таких системах підпорядкована меті технічної складової й виконує операції, яких вимагає від неї обслуговування машини – льотчик у літаку, космонавт у космічному кораблі, водій в авто.

У соціально-економічних системах, окрім цілей технічних складових, є цілі людей, які входять до їх складу.

Класифікація систем за походженням

За видом елементів системи поділяються на фізичні та абстрактні. Елементами фізичних систем є реальні предмети, явища, процеси, а в абстрактних – символи (знаки, букви, цифри).

За способом організації системи поділяються на ієрархічні,в яких структура задається деревом, та неієрархічні, структурою яких є нечітко виражена мережа.

За числом елементів, характером та типом зв’язків між ними системи поділяються на прості (великі) та складні (складно організовані). Ні соціальні, ні політичні чи економічні проблеми не існують ізольовано, вони не можуть бути відокремлюваними від цілого, пояснені окремо одна від одної та потім агрегованими для пояснення цілого, що є наслідком власне їхньої складності, а також динамічності оточення. Оточення змінюється разом зі своїми проблемами та їх розв’язуванням як у часі, так й у фізичному просторі.

Прикметник „складний”, без сумніву, є найбільш вживаним у системному дослідженні. Хоча майже у кожній книзі по прикладному системному аналізу знаходяться словосполучення: „складна система”, „ступінь складності”, „складна проблема” тощо, проте автори, як правило, не уточнюють смислу таких термінів.

Поняття „складності” не має чіткого формального визначення, і фахівці різних галузей розуміють його по-різному. Так, для інженера складна система – це система з великою кількістю взаємозв’язаних елементів, поведінка якої не може бути точно прогнозована; для спеціалістів у галузі вибору та прийняття рішень – система, цілі якої суперечливі та не завжди можуть бути формалізованими; для математика складна проблема – це та, що є складною до розв’язування і аналіз якої пов’язаний з великою кількістю обчислень; біологи ж пов’язують поняття „“складність організму” зі ступенем його організації.

Складність систем, явищ та процесів не може бути висловлена за допомогою одного універсального показника бо у різних проблемах виявляються різні складові складності. Системи та процеси, складні в одному смислі та у певних ситуаціях, можуть виявитися нескладними в інших. Тому розглядають статичну та динамічну складність, внутрішню складність та складність керувати системою.

Один із найвидатніших математиків минулого століття Джон фон Нейман вважав, що теорія складності є „ передумовою до розуміння процесів навчання та розвитку ”, та що “ поняття складності, незважаючи на його prima facie кількісний характер, може висловлювати у дійсності дещо якісне – мати принципове значення ”.

Розрізняють складність та „важкість”. Проблема чи річ може бути „важкою” до розв’язання, але не обов’язково складною (головоломки у більшості своїй є важкими до розв’язання, але не складними). Різниця між цими поняттями полягає у тому, що складна проблема, зазвичай, має велику кількість розв’язків, й ці розв’язки мають багато призначень, що не в останню чергу викликане слабкою структурованістю та багатобічністю складних проблем та метою їх розв’язання.

Складність є взаємодією та взаємною залежністю, причому залежності складових системи є симетричними зі змінною інтенсивністю. Для складних об’єктів властива множинність системних образів, тобто один і той же об’єкт допускає різні системні моделі, що відповідають його різним сторонам та різному ступеню глибини проникнення в об’єкт.

Структурна складність виявляється також і у динамічній поведінці системи. Не можна стверджувати, наприклад, що глибина природи фізичних процесів принципово стохастична, тому що механізмом, що породжує невизначеність, може бути й детермінований процес. Прикладом може бути система, у структурі якої наявні і функціональні, і матеріальні складові – це підрозділи програмістської фірми, що вирішують різні аспекти однієї й тієї ж проблеми. Тимчасова структура утворюється внаслідок виконання проекту, який виконують певні особи із багатьох підрозділів, а керує призначена на час виконання проекту одна особа. Не виключено, що ця особа належатиме до декількох структур, оскільки може брати участь у декількох проектах, а з іншого боку, ці структури утворюються у межах фірми-розробника, яка має певну організаційну структуру. Висновок: система не може бути універсально складною. Вона може бути складною в одних відношеннях та нескладною у других або може бути складною, тільки якщо використовується певним чином. Тобто структурна складність являється багатогранним поняттям, яке потрібно вивчати із різних позицій у залежності від мети аналізу та мети самої системи.

Інший важливий аспект динамічної складності – це наявність різних шкал часу для різних частин процесу. У багатьох випадках швидкості змін значень компонент одного й того ж процесу є різним – одні компоненти змінюються швидше, інші – повільніше.

Поняття складності системи вивчається не лише з якісного боку. Існують концепції, скеровані на вимірювання складності деяким числом. Найвідоміші серед них є наступні:

1) алгоритмічна визначає складність як довжину алгоритму відтворення системи;

2) теоретико-інформаційна пов’язує складність системи з її ентропією;

3) статистична характеризує складність через міру відмінності розподілів ймовірностей;

4) обчислювальна пов’язує алгоритмічну складність системи та засоби обчислень;

5) логічна ґрунтується на аналізі властивостей, що характеризують систему;

6) теоретико-множинна ототожнює складність системи з числом її елементів.

Алгоритмічна складність основана на понятті функції, що може бути обчисленою та еквівалентною алгоритму, що може бути реалізований машиною Тьюрінга. Тому виникає природне запитання, чи не можна побудувати алгоритм обчислення складності алгоритму, призначеного до розв’язання задач того чи іншого класу, з метою розрахунку значень тієї чи іншої функції, що може бути обчисленою? Такий алгоритм дозволив би визначати довжини найкоротших програм розв’язку задач у смислі машини Тьюрінга, що було б кроком до автоматизації „оптимального” програмування. Однак, такого алгоритму не існує, тобто алгоритмічна складність не є функцією, що обчислюється. Внаслідок цього розроблення програм найкоротшої довжини не може бути автоматизоване. Іншими словами, обчислення алгоритмічної складності та побудова найкоротшої програми є творчим процесом.

Отже, алгоритмічна складність – це складність описання алгоритму розв’язання задач деякого визначеного класу. Вона оцінює мінімально можливу довжини програми розв’язання фіксованої масової проблеми, але не дає уявлення про динамічні характеристики процесу обчислень. Алгоритмічна складність класу задач не дозволяє зробити висновок про порядок обчислень при розв’язання довільної індивідуальної задачі та оцінити середні чи максимальні затрати пам’яті та інших ресурсів, що необхідні для її розв’язання. Для повнішої оцінки обчислювального процесу внутрішню характеристику порядку – алгоритмічну складність – необхідно доповнити зовнішніми, що дозволяють оцінити витрати різних обчислювальних ресурсів на розв’язування класу задач.

Алгоритмічна та обчислювальна складність характеризують різні аспекти обчислювальних процедур. Для оцінювання обчислювальної складності, тобто ефективності та порядку обчислювальних процесів у залежності від обставин, використовуються статистичні та динамічні міри складності. З метою раціональної організації обчислень враховують міри складності, що характеризують надійність обчислень, можливості розпаралелення процесу розв’язку задачі, частоту звертань до структурних складових комп’ютера.

Теоретико-інформаційна концепція розглядає складність розв’язання оптимізаційних задач. Оптимізація є ґрунтом для ухвали раціональних рішень. Кожне рішення, особливо у випадку, коли його наслідки можуть вплинути на майбутнє, повинно бути найкращим у певному смислі. Визначення поняття „найкращий розв’язок” є надзвичайно складною методологічною проблемою, розв’язок якої здійснюється за допомогою системного дослідження. Однак оптимізація у більшості випадків є складовою частиною процесу прийняття рішень, а тому оцінювання складності задач оптимізації у залежності від розмірності задачі та потрібної точності є безсумнівно важливим. Недоліком цього підходу є неточність отримуваних результатів, оскільки процес розв’язання задач характеризується лише об’ємом інформації для побудови розв’язку у межах заданої точності. При цьому не враховуються витрати обчислювальних ресурсів, що можуть суттєво залежати від вибраного методу та бути відчутно значними. Окрім того грубим є й застосовуваний підхід з точки зору принципу гарантованого результату – метод оцінюється за результатами його застосування до „найгірших” задач певного класу.

Статистична концепція складності ґрунтується на випадку, коли поведінка складних систем є значною мірою стохастичною та у деталях слабо передбачуваною. Агреговані характеристики багатьох явищ та процесів, що описуються у термінах таких систем, виявляються за умов слабо змінного оточення статистично стійкими. Статистична стійкість агрегованих характеристик складних явищ та процесів служить основою для прогнозування, без чого неможливо планувати, проектувати та керувати.

Слід відзначити, що відсутність апріорних гіпотез, що ґрунтуються на попередньому якісному аналізі, практично виключає можливість встановлення закономірностей функціонування статистичної системи. Крім того, об’єм спостережень, необхідний для достатньо надійної апроксимації спільного розподілу ймовірностей випадкового вектора як моделі системи, астрономічно швидко зростає зі зростанням розмірності системи. Якщо розмірність системи є n, а кількість значень кожної ознаки - m, то для побудови спільної функції розподілу ймовірностей компонент відповідного випадкового вектора, що індукується цією системою, необхідно мати у розпорядженні O (mⁿ) вимірювань. У реальних задачах дослідження статистичних систем найбільш важким та витратним є етап збирання інформації, тому однією з важливих задач є оцінювання складності описання системи.

Великі системи – це системи, що не можуть розглядатися іншим чином, ніж як сукупність виділених підсистем. Для отримання необхідної інформації про велику систему аналітики послідовно розглядають її по частинах, виділяючи підсистеми. Кожна з підсистем одного ієрархічного рівня описується однією й тією ж мовою, а на наступному рівні використовуються метамови. Створення такої метамови рівноцінне до відкриття законів побудови структури системи і є найбільш цінним результатом дослідження. Якщо аналітик просувається від елементів, підсистем різних рівнів загальності до системи, то це є шлях агрегації. Протилежний шлях – декомпозиція системи виконується тоді, коли необхідно отримати нову інформацію, виходячи зі знання системи загалом.

Складні системи – це цілеспрямовані системи, що створені для розв’язування багатоцільових задач, системи, що відображають різноманітні, не порівняльні між собою характеристики об’єкта; системи, для описання котрих необхідне використання декількох мов; системи, що включають взаємопов’язаний комплекс різних моделей.

Складні системи мають наступні основні властивості:

Загальність та абстрактність. В якості системи можуть розглядатися усі без винятку предмети, явища, процеси незалежно від їх природи.

Множинність. Одна й та ж сукупність елементів є множиною систем, кожна з котрих визначається конкретними утворюючими систему відношеннями та властивостями.

Відносність та конкретність. Поділ об’єктів на системи та не системи має смисл відносно конкретних заданих властивостей та відношень. Розгляд деякого об’єкта в якості системи безвідносно до конкретних властивостей не має смислу.

Цілісність. Система поводить себе як одне ціле, якщо зміни однієї із змінних викликають зміни інших змінних (організм людини, промислові виробництва – результат кожної фази виробничого процесу обумовлений результатами інших фаз).

Емерджентність (від англ. emergence – „раптова поява”). У складної системи наявні властивості, що не можуть бути виведеними із властивостей елементів, що входять до її складу. Ця властивість відображає той факт, що стан системи – це функція як станів її елементів, так і відношень (зв’язків) між ними, тобто C (S) = f (C (m), R (m)), де C (S) – стан системи, C (m) – стан елементів, R (m) – відношення між елементами. Властивості системи, набуті за рахунок відношення R (m), що не виводиться із C (m), називаються емерджентними. Як наслідок при незмінних способах дії елементів спосіб дії системи змінюється, якщо змінюється структура системи. Цілісність, що обумовлена властивістю емерджентності, полягає у тому, що систем без підсистем не буває, а тому система відносно до них є цілим, тобто має відсутні у них властивості.

Еквіпотенціальність. Систему можна розглядати як підсистему системи вищого рівня, та навпаки – підсистему розглядати як систему із складом елементів та зв’язків між ними.

Синергізм. Ефективність спільного функціонування елементів системи вища, ніж сумарна ефективність ізольованого функціонування цих же елементів.

Відкриті системи можуть мати одну або декілька з наступних особливостей:

Адитивніст ь. У деяких систем кожна зі змінних може розглядатися незалежно від інших, і відхилення системи загалом є сумою відхилень її окремих елементів.

Диференціація. Відкриті системи розвиваються у напрямку диференціації та спеціалізації. У більшості систем різні складові виконують різні функції та не є взаємно замінними, тобто складові системи фактично є спеціалізованими за функціями, що їх реалізує система.

Поступове відокремлення. Взаємний зв’язок деяких елементів може зменшуватися із часом, що приводить до тенденції змін в елементах, що визначаються самими цими елементами, та до втрати керованості системою.

Централізація. З часом одна зі складових системи може стати домінуючою, тобто зміни у цій складовій спричиняють зміни в інших, але обернене твердження недійсне (державна бюрократія прагне більшої централізації, ніж приватні організації, у котрих для досягнення координації між складовими необхідна децентралізація), що призводить до неефективного керування із запізненням.

Перетворення потоків. Вхідний потік енергії перетворюється у вихідні потоки продукції та побічних результатів виробничої діяльності.

Інформаційні перетворення та фільтри. Вхідні інформаційні потоки у системі використовуються для корегування відхилень шляхом негативного оберненого зв’язку або керуванням за збуренням. Складові інформаційного потоку фільтруються: сприймаються системою або відкидаються (в успішних бізнесових системах розвинута здатність відчувати кон’юнктуру ринку та фільтрувати інформацію).

Рівновага, стійкість, динамічний гомеостаз. Вхідний потік енергії використовують для затримання росту ентропії у системі. Згідно другого закону термодинаміки, замкнена система прямує до стану рівноваги, тобто до стану дезорганізації, хаосу, що відповідає максимальній ентропії. Відкриті системи можуть змінити цю тенденцію, отримуючи зовнішню енергію. Динамічний гомеостаз не лише веде до відновлення стану рівноваги, але й до формування складної та різнобічної рівноваги на основі набутого досвіду.

Циклічність подій. Стійкість характеризується також циклічним повторенням подій у системі. Більшість систем реалізують свої функції з певним періодом та з можливим надбанням нових функцій. У складних систем утворюються ієрархії циклів подій.

Дивний атрактор. Існує багато фізичних систем, що мають „вбудовані” механізми та джерела порушень, що не можуть бути прогнозованими, а можуть привести до катастроф (погода, місце зупинки кульки у рулетці тощо).

Завершеність призначення. Статична залежність означає однакову реакцію системи незалежно від зовнішнього стимулу. Динамічна завершеність – це скерованість процесу (на досягнення остаточного стану); структурна скерованість – архітектура системи визначає процес таким чином, щоб досягалася мета; еквіфінальність – скерованість до мети, тобто система досягає одного й того ж фінального стану незалежно від початкових умов різними шляхами; цілеспрямованість – фактична поведінка системи скеровується метою.

Характерним для складних систем є наявність обмежень на здійснення призначення, у результаті чого проблема пошуку „найкращого” розв’язку (у випадку слабо структурованих проблем саме визначення поняття „найкращий” розв’язок є проблемою) перетворюється у проблему знаходження прийнятного розв’язку. Ці обмеження особливо характерні для систем за участю людини і є не лише зовнішніми, але й внутрішніми.

До внутрішніх обмежень належать наступні:

Сприйняття. Погляди окремих людей формують сприйняття ними оточення і можуть підсилювати або заважати здатності ідентифікувати та диференціювати альтернативні потреби, цілі та засоби їх досягнення.

Унікальні проблеми. У багатьох випадках при детальному вивченні потреб виявляється, що вони слабо структуровані та не існує наперед визначеного набору впорядкованих процедур, що задовольняли б ці вимоги. З кожною потребою або набором потреб необхідно діяти по-новому.

Конфлікт. Усвідомлені потреби можуть бути джерелом конфлікту у системі, коли особи, які приймають рішення, не можуть прийти до згоди при розв’язанні проблеми або ж мають різні уявлення про призначення системи. У багатьох випадках виявляється, що отримана у результаті компромісу система не відповідає початковому призначенню.

Інерція. Важливі рішення, що приймаються людиною, інколи приписуються неконтрольованим соціальним силам, а не окремим особам.

До зовнішніх обмежень (обмежень оточення) належать наступні:

Динаміка, невизначеність зовнішнього оточення та планування. Це пов’язано із безуспішністю спроб прогнозування та планування майбутнього. На рішення впливає велика кількість взаємно залежних факторів, що заважають знаходженню оптимального рішення.

Турбулентність. Складні відношення між системами у сукупності із динамікою оточення можуть створити „турбулентність”, що заважатиме кожному елементу системи виживати та еволюціонувати, ґрунтуючись на власних адаптивних здібностях.

Зворотний зв’язок із запізненням. Реакція на дію системи або на відповідність її призначенню може бути не миттєвою, а із запізненням у часі. Внаслідок цього дія зворотного зв’язку може бути неправильно інтерпретована або залишена без уваги.

Окрім цих обмежень діють й більш очевидні – технічні, фінансові, людські ресурси (старіння інформації, час отримання оптимуму).

Дата добавления: 2014-01-07