Классификация систем по степени ресурсной обеспеченности

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

1. 1) Классификация систем по степени ресурсной обеспеченности…. ….....2

2) Классификация систем по характеру  поведения………………………...4

3) Примеры систем……………………………………………………………5

2. 1) Понятие  системного анализа……………. ................................................6

2) Основные задачи системного анализа……………………………...…...10

3. 1) Причины возникновения синергетики как науки...…………………..10

2) Примеры проявления синергизма в экономике………………...……..12

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ…………………………………………………………14

 

 

 

I. 1) Классификация систем по степени ресурсной обеспеченности

 

 Описание классификации систем по степени ресурсной обеспеченности и характеру поведения с примерами.

Начиная сравнивать и различать системы, считая одни из них одинаковыми, другие различными, мы тем самым вводим и осуществляем их классификацию. Классификация – это только модель в реальности, поэтому ее не следует абсолютизировать: реальность всегда сложнее любой модели.

Существуют различные многочисленные варианты классификации систем. Каждый из них имеет свои достоинства и недостатки. Определенно можно сказать, что любая схема классификации является в какой-то степени условной.

Рассмотрим некоторые подходы и схемы классификаций систем по степени ресурсной обеспеченности и характеру поведения [1].

Классифицируя системы по степени ресурсной обеспеченности, мы придем к понятию «сложная» и «большая» система.

Для того чтобы модель «заработала» или была актуализована, необходимы определенные затраты ресурсов - материальных, энергетических, информационных. В этом случае модель может быть воплощена не только в каком-то реальном виде, но и обеспечена для того, чтобы получать решение нужного качества и к нужному времени. На практике же оказывается, что имеющиеся ресурсы не всегда позволяют обеспечить полное выполнение этих условий. Поэтому имеют место принципиально разные ситуации в зависимости от того, в какой степени обеспечено  ресурсами управление; системы при этом выступают как качественно различные объекты управления. Это отражает следующая схема классификации себе случай систем, приведенная на рис. 1.

 

Рис. 1. Классификация систем по степени ресурсной обеспеченности

Сделаем некоторые пояснения. Рассмотрим, например, энергетические затраты на актуализацию модели и выработку управления. Как правило, они бывают настолько небольшими по сравнению с количеством энергии,  потребляемой или производимой в управляемой системе, что их просто не принимают во внимание. Однако можно представить себе случай , когда, во-перых, управляющая и управляемая системы питаются от одного ограниченного источника энергии, и, во-вторых, энергопотребление обеих систем имеет одинаковый порядок: возникает интересный и нетривиальный задач  класс о наилучшем распределении энергии между ними. С подобными задачами иногда приходится иметь дело в сложных ситуациях: выполнение энергетических задач автономными системами (например, космическими аппаратами или исследовательскими работами), некоторые эксперименты в физике частиц высоких энергий.

Второе деление систем связано с материальными ресурсами, затрачиваемыми на актуализацию модели. Эти ресурсы лимитируют возможности решения задач большой размерности в реальном масштабе времени. К подобным задачам приводится моделирование ряда экономических, метеорологических, организационно-управленческих, нейрофизиологических и других систем. Таким образом, системы, моделирование которых затруднительно вследствие их размерности, называют большими. Как указывалось ранее, для перевода больших систем в разряд малых существует два способа: можно идти по пути разработки более мощных вычислительных средств либо осуществлять декомпозицию многомерной задачи на совокупность задач меньшей размерности (если природа системы это позволяет).

Третий тип ресурсов – информационный -  является еще одним признаком классификации систем. Имеющаяся о системе информация, сколько бы ее не было, представлено в концентрированном виде как та самая модель об использовании которой идет речь. Признаком простоты системы, то есть достаточность информации для управления, является успешность управления. Однако, если полученное с помощью модели управления приводит к неожиданным, непредвиденным или нежелательным результатом, т. е. отличающимся от предсказанных моделей, это интерпретируется  как сложность системы, а объясняется как недостаточность для управления. Поэтому сложной системой можно называть систему, в модели которой не хватает информации для эффективного управления.

Таким образом, свойства простоты и сложности для управляемой системы является свернутым отношением между ней и управляющей системой, точнее, между системой и ее моделью [1].

 

2) Классификация систем по характеру поведения

 

По характеру поведения следует различать детерминированные, вероятностные и игровые системы.

Детерминированной считается такая система, в которой составные части взаимодействуют друг с другом точным предвидимым образом. Ее поведение предсказуемо, если известны текущие состояния элементов и законы преобразования информации, циркулирующие между ними.

Вероятностной  называют систему, возможное поведение …которой, его результаты описываются на языке теории вероятностей. Здесь знаний текущего состояния и особенностей взаимной связи элементов оказывается недостаточным для предсказания будущего со всей определенностью, приходится оценивать вероятности ожидаемых событий.

Игровой является система, осуществляющая разумный выбор своего поведения в будущем. В основе выбора лежат оценки  ситуации и предполагаемых способов действия по принятым критериям, а также неформальные соображения, которыми может лишь человек.

Приведенная классификация является в какой-то степени условной, поскольку допускает разные толкования принадлежности той или иной системы тому или иному классу. Аналогичная картина наблюдается в различных сферах деятельности и свидетельствует о существовании разносторонних отношений между системами, их управляющими и управляемыми звеньями, между исследователями и объектами исследований [1].

 

3. Примеры систем

 

Пример больших систем: Если производится моделирование системы на ЭВМ, то такими ресурсами являются объем памяти и машинное время.

Пример сложной системы: Кодовый замок действительно качественно различен для того, кто знает код и кто его не знает. Люди, умеющие и не умеющие водить автомобиль, имеют объективно разные возможности обращения с ним.

Пример детерминированной системы: В исправном механическом вычислителе (арифмометре) установка задающего вала и порядка вычисления однозначно определяет результат еще до его непосредственного появления. Тоже самое можно сказать об абсолютно надежной ЭВМ, обрабатывающие массивы данных по известной программе или о производственном изготавливающем стандартные изделия.

Пример вероятностной системы: Станок-автомат удерживает требуемые размеры деталей лишь приближенно, обычно в приделах допуска.

Пример игровой системы: Администрация предприятия, заключающая договор о сбыте продукции, вступает в своеобразную игру с потребителями, стремясь достичь определенного результата при различных колебаниях спроса.

Поточная линия производства измерительных приборов, полностью обеспеченная комплектующими изделиями и работающая строго по графику, может быть отнесена к категории детерминированных систем, если представляет интерес сам факт выпуска продукции.  Эта же линия должна рассматриваться как вероятностная система, если проводится анализ отклонений ее производительности от  заданного уровня или просчитывается количество некондиционных приборов [1].

 

II. 1) Понимание  системного анализа

 

Для решения многих задач  описания, изучения, конструирования  и управления сверхсложных объектов, представляющих собой различного рода системы, применяются различного вида системы, применяются методы особой формы научно-технической деятельности, именуемой системные исследования.

Они объединяют несколько научных дисциплин, связанных с исследованием и проектированием целостных образований, требующих комплексного и многоаспектного подхода к их изучению, решению на системной основе практических задач.

Системные исследования, помимо общей теории  систем и наук, занимающихся изучением конкретных свойств, включают в себя такие ответвления научного знания, как системный анализ и системный подход [1].

Наиболее конструктивным из направлений системных исследований  в настоящее время является  системный анализ. Этот термин впервые появился  в 1948 г. в работах Корпорации RAND в связи с задачами  военного управления, и в общем виде определялся как «логический метод решения сложных проблем».  Он получил распространение в отечественной литературе после перевода книги С. Оптнера  «Системный анализ деловых и промышленных проблем», широко использовался в работах Центрального экономико-математического института,  томской школы системных исследований  и введен в учебные планы вузов в конце 1980-х гг.

Данный термин вошел в обращение в начале 1960-х гг. в США как «system analysis» для обозначения возникшей тогда техники сложных систем, развивающих прежде всего методы исследования  операций. Данный термин однажды перевели как  «системный анализ» , и он получил право на гражданство в русском языке.  В связи с этим он несет гораздо большую смысловую нагрузку и является синонимом большой самостоятельной  дисциплины «системный анализ».

К этому следует добавить, что вообще термин «системный анализ» трактовался в публикациях неоднозначно. В одних работах системный анализ определяли как приложение системных концепций к функциям управления, связанным с планированием, подчеркивалось, что это методология исследования целенаправленных систем. В других системный анализ употребляли как синоним термина  «анализ систем»  или «системное управление организаций». Трактовали системный анализ (а иногда и продолжают трактовать) и как развитие методологий исследования операций, и как формализованный здравый смысл.

Во многих работах системный анализ ориентирован на использование математических методов. Например, Н.Н. Моисеев  связывает системный анализ  с принятием решений с помощью математических методов, но в тоже время считает, что системный анализ – это обширная синтетическая дисциплина, включающая в себя целый ряд разделов, носящих характер самостоятельных научных дисциплин.

В тоже время уже в первых работах по системному анализу подчеркивалось, что системный анализ – это способ мышления, способ решения проблемы и что математический аппарат вовсе не является неотъемлемой частью системного анализа.

На основе обобщения различных точек зрения  В.Н. Волковский дается следующее определение.

Системный анализ:

1. применяется в тех случаях, когда задача (проблема)  не может быть сразу представлена  с помощью формальных, математических методов, т.е. имеет место большая начальная неопределенность проблемной ситуации;
2. уделяет внимание процессу постановки задачи и использует не только формальные методы, но и методы качественного анализа;
3. опирается на основные понятия теории систем и философские концепции, лежащие в основе исследования общесистемных закономерностей;
4. помогает организовать процесс коллективного принятия решения, объединяя специалистов различных областей знаний;
5. требует обязательной разработки методики системного анализа, определяющей последовательность этапов проведения анализа  и методы их выполнения, объединяющий методы из групп МАИС и  МФПС, а соответственно, и специалистов из различных областей знаний;
6. исследует процессы целеобразования и разработки средств работы с целями (в том числе занимается разработкой методик структурирования целей);
7. в качестве метода использует расчленение большой неопределенности  на более обозримые, лучше поддающиеся исследованию при сохранении целостного представления об объекте исследования и проблемой ситуации.

Первые четыре особенности характерны для всех направлений системных исследований. В определении системного анализа, наряду с этими особенностями, включены еще три (5-7), уточняющие отличие системного анализа от других системных направлений.

В современном системном анализе существенны не математические вычисления того или иного результата, а систематическое и последовательное сопоставление альтернатив действий, глубокое проникновение в существо сложной проблемы, понимание ее структуры, динамики и организации оптимального управления.

Системный анализ – это совокупность методических средств, используемых для подготовки и обоснования управленческих решений по сложным мно-

гофакторным проблемам.

В зависимости от характера используемого набора правил системный анализ можно выполнять на уровне логики или здравого смысла. Научным методом системный анализ является лишь тогда, когда на всех его этапах используется научный подход, в основе которого лежит количественный анализ [1].

С практической стороны системный анализ – система методов исследования или проектирования сложных систем, планирования и реализации изменений предназначенных для ликвидации проблем.

С методологической стороны системный анализ – прикладная диалектика, т.к. реализует идеи материалистической  диалектики применительно к конкретным практическим задачам , особенность которой состоит в необходимости выяснения причин их сложности  и устранения этих причин.

Под системным анализом понимают всестороннее, систематизированное, т.е. построенное на основе определенного набора правил, изучение сложного объекта в целом, вместе со всей совокупностью его сложных внешних и внутренних связей, проводимое для выяснения возможностей улучшения функционирования этого объекта.

С практической точки зрения системный анализ есть методология и практика вмешательства в проблемные ситуации.

Системный анализ в узком смысле слова представляет собой методологию принятия решений, а в широком - синтез методологии общей теории и систем, системного подхода и системных методов обоснования и принятия решений.

Системный анализ рассматривается как методология уяснения и упорядочивания или структуризации проблемы.

Системный анализ – это методология решения сложных проблем, основанная на структуризации систем и количественном сравнении альтернатив.

Системным анализом называется логически связанная совокупность теоретических  и  эмпирических  положений  из области математики, естественных