Файл: Курс лекций по дисциплине Теория систем и системный анализ, читаемый автором в соответствии с учебными планами специальностей 351400 Прикладная информатика.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 03.02.2024
Просмотров: 474
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
Требования ГОСТ специальности к содержанию курса.
1. ИСТОРИЯ СТАНОВЛЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ОБЩЕЙ ТЕОРИИ СИСТЕМ
2. Предмет и содержание общей теории систем
3. ОСНОВНЫЕ положения ОбщеЙ теории систем
3.1. Основные понятия системного анализа
3.2. Определение понятия «система»
3.3. Принципы системного подхода
4.1. Категория системы, ее свойства и признаки
4.2. Системообразующие и системоразрушающие факторы
4.3. Классификация системных объектов
4.4. Структура, функции и этапы развития систем
5. СИСТЕМНЫЕ ОБЪЕКТЫ И ИХ ОБОБЩЕННАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА
5.1. Системность неорганической и живой природы
5.2. Общество, личность и мышление как система
6. СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КАК СОСТАВНАЯ ЧАСТЬ ОБЩЕЙ ТЕОРИИ СИСТЕМ
6.1. Общая характеристика системных исследований
6.2. Системный подход - методология системного исследования
6.3. Технология достижения целостности познания в системном исследовании
7. Сущность и принципы системного подхода
7.1. Принципы системного подхода.
7.2. Проблемы согласования целей
7.3. Проблемы оценки связей в системе
7.4. Пример системного подхода к задаче управления
7.5. Моделирование как метод системного анализа
7.6. Процессы принятия управляющих решений
8. ОПИСАНИЕ СИСТЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ
8.1. Механизм процесса описания системных объектов
8.3. Структура системного анализа
8.4. Методы и модели описания систем
Качественные методы описания систем
Количественные методы описания систем
8.5. Формирование общего представления системы
8.6. Кибернетика и ее роль в описании систем
9.2. Содержательная постановка задачи
9.3. Построение модели изучаемой системы в общем случае
9.4. Моделирование в условиях определенности
9.5. Наличие нескольких целей - многокритериальность системы
9.6. Моделирование системы в условиях неопределенности
9.7. Моделирование систем массового обслуживания
9.8. Моделирование в условиях противодействия, игровые модели
9.9. Моделирование в условиях противодействия, модели торгов
9.10. Методы анализа больших систем, планирование экспериментов
9.11. Методы анализа больших систем, факторный анализ
10. МЕТОДЫ ОПЕРЕЖАЮЩЕГО УПРАВЛЕНИЯ В СИСТЕМАХ
10.1. Причинно-следственный анализ
10.2. Процесс причинно-следственного анализа.
10.3. Варианты причинно-следственного анализа
10.5. Процессы принятия решений различных типов
10.6. Анализ плана управленческой работы и обзор ситуации
11. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
11.3. Практическое применение системного подхода в экономике
12. СИСТЕМНАЯ природа организаций и управления ими
12.2. Виды и формы системного представления структур организаций.
ГЛОССАРИЙ ТЕРМИНОВ ТЕОРИИ СИСТЕМ И СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
структурой анализа и обобщения различных сообщений, органами прогнозирования и управления. Необходимым условием их существования является развитое структурное разнообразие. Именно оно обеспечивает все многообразие проведения операций с информационными потоками. Такая система не способна существовать вне информационного поля, которое является ее питательной средой.
Диссипативность и информационность тесно связаны между собой. Это объясняется тем, что, во-первых, только достигнув определенного структурного развития на базе диссипативности, система приобретает информационный характер и, во-вторых, дальнейшее развитие системы становится возможным только при сохранении ее качеств диссипативности и информационности. Учитывая эту связь, направленность движения открытых систем можно определить как постоянное усложнение их структуры, позволяющее осваивать новые энергоинформационные каналы связи с окружающей средой. Вместе с этим, взаимосвязь структуры и энергоинформационных каналов с внешними системами позволяет постулировать возможность упрощения (деградации) структуры любой открытой системы при уменьшении количества или ухудшении качества каналов связи с окружающей средой.
В зависимости от соотношения изменчивости и устойчивости целостные объекты бывают динамическими и статическими. Динамические системы характеризуются протекающими в них под влиянием внешних факторов преобразованиями в структуре и функциях. Существование таких систем основано на действии динамических законов. Их предсказания имеют определенный однозначный характер, В механике, если известен закон движения тел. заданы его координаты и скорость, то можно точно определить положение и скорость движения тела в любой момент времени. Динамические законы определяют поведение относительно изолированных систем, состоящих из небольшого числа компонентов, позволяющих абстрагироваться от целого ряда случайных факторов.
С помощью динамических законов обычно формулируются казуальные (причинные) связи системных явлений. Рассматривая одно явление как причину другого, тем самым осуществляют отрыв их от всеобщих связей и отношений. Эти явления изолируются, чем значительно упрощается и идеализируется действительность. Подобную идеализацию и упрощение легче осуществить в механике, астрономии, классической физике, которые имеют дело с точно известными силами и законами движения тел под их воздействием. В более сложных ситуациях приходится учитывать воздействие множества факторов и обращаться к статистическим законам.
В противовес динамическим системам, статические системы способны длительное время сохранять себя, свои собственные связи, отношения и свойства. Они отражают состояние покоя, отсутствие движения объекта. Они характеризуют устойчивость, способность сохранять неизменной свою качественную определенность. Эти системы строятся на законах статики, объясняющих их стремление к достижению своего равновесия или созданию условий, обеспечивающих его. Для некоторых из них это состояние может быть описано математически, например, для физических тел. Их равновесие изучают с помощью соответствующих уравнений. Причем, если общее число реакций, связей окажется больше числа уравнений, содержащих эти реакции, то построенная система тел считается статически неопределенной и для изучения ее равновесия надо учесть деформацию тел.
Статические системы стремятся занять устойчивое равновесное положение. Оно обеспечивает оптимальность и целостность их функционирования. Условия достижения этого положения для различных систем имеют свою специфику. Так, равновесие механической системы будет устойчивым, если при малом возмущении точки системы во все последующее время мало отклоняются от их равновесного расположения, в противном случае равновесие является неустойчивым. Обычно при малых возмущениях точки системы, находящиеся в положении устойчивого равновесия, совершают около своих равновесных положений малые колебания, которые вследствие сопротивления со временем затухают и равновесие восстанавливается.
Классификация систем по сложности
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:
Так как понятие элемента 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).
Деление систем на простые и сложные (большие) подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются не любые, а именно сложные системы большого масштаба. При этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.
Общепризнанной границы, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет. Однако условно будем считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками: свойством робастности, наличием неоднородных связей и эмерджентностью.
Во-первых, сложные системы обладают свойством робастности - способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и проявляется в изменении степени деградации выполняемых функций, зависящей от глубины возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).
Во-вторых, в составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей; структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные отношения истинности), информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших систем, представляющих совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.
В-третьих, сложные системы обладают свойством, которое отсутствует у любой из составляющих ее частей. Это интегративность (целостность), или эмердженность. Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом. Эмерджентность может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.
Считается, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания (снятия неопределенности).
Одним из способов описания такой сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними.
В общей теории систем утверждается
, что не существует систем обработки данных, которые могли бы обработать более чем 2*10547 бит в секунду на грамм своей массы. При этом компьютерная система, имеющая массу, равную массе Земли, за период, равный примерно возрасту Земли, может обработать порядка 10593 бит информации (предел Бреммермана). Задачи, требующие обработки более чем 10593 бит, называются транс вычислительными. В практическом плане это означает, что, например, полный анализ системы из 110 переменных, каждая из которых может принимать 7 разных значений, является транс вычислительной задачей.
Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход. Он основан на определении ресурсов (время счета или используемая память), используемых в системе при решении некоторого класса задач. Например, если функция времени вычислений является полиномиальной функцией от входных данных, то мы имеем дело с полиномиальным по времени или «легким» алгоритмом. В случае экспоненциального по времени алгоритма говорят о его «сложности». Алгоритмическая сложность изучается в теории NP-полных задач.
Сложные системы допустимо делить на искусственные и естественные (природные).
Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей функционирования (назначением) и наличием управления.
Системы с входным сигналом, источником которого нельзя управлять, или системы, в которых неоднозначность их реакции нельзя объяснить разницей в состояниях, называются открытыми. Еще одним признаком, по которому можно определить открытую систему, служит взаимодействие с внешней средой.
Понятие открытости системы конкретизируется в каждой предметной области. Например, в области информатики открытыми информационными системами называются программно-аппаратные комплексы, обладающие свойствами: переносимости (ПО может быть легко перенесено на различные аппаратные платформы и операционные среды), стандартности (ПО соответствует опубликованному стандарту программ независимо от разработчика), наращиваемости возможностей (добавление новых программных и технических средств к начальному варианту), совместимости (возможности обмена данными с другими комплексами).
Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, или потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе.
Касти рассматривает сложность систем в двух аспектах: структурную сложность и сложность поведения.
Четкое определение и критерии сложных систем в настоящее время отсутствуют. Однако есть признаки, такие как, многомерность, многосвязность, многоконтурность, а так же многоуровневый, составной и многоцелевой характер построения, по которым можно отнести модель к этому классу.
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 этим вопросам. Математической базой исследования сложных систем является теория систем. В теории систем большой системой (сложной, системой большого масштаба, Lage Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию.
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.
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.
Диссипативность и информационность тесно связаны между собой. Это объясняется тем, что, во-первых, только достигнув определенного структурного развития на базе диссипативности, система приобретает информационный характер и, во-вторых, дальнейшее развитие системы становится возможным только при сохранении ее качеств диссипативности и информационности. Учитывая эту связь, направленность движения открытых систем можно определить как постоянное усложнение их структуры, позволяющее осваивать новые энергоинформационные каналы связи с окружающей средой. Вместе с этим, взаимосвязь структуры и энергоинформационных каналов с внешними системами позволяет постулировать возможность упрощения (деградации) структуры любой открытой системы при уменьшении количества или ухудшении качества каналов связи с окружающей средой.
В зависимости от соотношения изменчивости и устойчивости целостные объекты бывают динамическими и статическими. Динамические системы характеризуются протекающими в них под влиянием внешних факторов преобразованиями в структуре и функциях. Существование таких систем основано на действии динамических законов. Их предсказания имеют определенный однозначный характер, В механике, если известен закон движения тел. заданы его координаты и скорость, то можно точно определить положение и скорость движения тела в любой момент времени. Динамические законы определяют поведение относительно изолированных систем, состоящих из небольшого числа компонентов, позволяющих абстрагироваться от целого ряда случайных факторов.
С помощью динамических законов обычно формулируются казуальные (причинные) связи системных явлений. Рассматривая одно явление как причину другого, тем самым осуществляют отрыв их от всеобщих связей и отношений. Эти явления изолируются, чем значительно упрощается и идеализируется действительность. Подобную идеализацию и упрощение легче осуществить в механике, астрономии, классической физике, которые имеют дело с точно известными силами и законами движения тел под их воздействием. В более сложных ситуациях приходится учитывать воздействие множества факторов и обращаться к статистическим законам.
В противовес динамическим системам, статические системы способны длительное время сохранять себя, свои собственные связи, отношения и свойства. Они отражают состояние покоя, отсутствие движения объекта. Они характеризуют устойчивость, способность сохранять неизменной свою качественную определенность. Эти системы строятся на законах статики, объясняющих их стремление к достижению своего равновесия или созданию условий, обеспечивающих его. Для некоторых из них это состояние может быть описано математически, например, для физических тел. Их равновесие изучают с помощью соответствующих уравнений. Причем, если общее число реакций, связей окажется больше числа уравнений, содержащих эти реакции, то построенная система тел считается статически неопределенной и для изучения ее равновесия надо учесть деформацию тел.
Статические системы стремятся занять устойчивое равновесное положение. Оно обеспечивает оптимальность и целостность их функционирования. Условия достижения этого положения для различных систем имеют свою специфику. Так, равновесие механической системы будет устойчивым, если при малом возмущении точки системы во все последующее время мало отклоняются от их равновесного расположения, в противном случае равновесие является неустойчивым. Обычно при малых возмущениях точки системы, находящиеся в положении устойчивого равновесия, совершают около своих равновесных положений малые колебания, которые вследствие сопротивления со временем затухают и равновесие восстанавливается.
Классификация систем по сложности
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 элемента 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).
Деление систем на простые и сложные (большие) подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются не любые, а именно сложные системы большого масштаба. При этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.
Общепризнанной границы, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет. Однако условно будем считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками: свойством робастности, наличием неоднородных связей и эмерджентностью.
Во-первых, сложные системы обладают свойством робастности - способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и проявляется в изменении степени деградации выполняемых функций, зависящей от глубины возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).
Во-вторых, в составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей; структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные отношения истинности), информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших систем, представляющих совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.
В-третьих, сложные системы обладают свойством, которое отсутствует у любой из составляющих ее частей. Это интегративность (целостность), или эмердженность. Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом. Эмерджентность может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.
Считается, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания (снятия неопределенности).
Одним из способов описания такой сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними.
В общей теории систем утверждается
, что не существует систем обработки данных, которые могли бы обработать более чем 2*10547 бит в секунду на грамм своей массы. При этом компьютерная система, имеющая массу, равную массе Земли, за период, равный примерно возрасту Земли, может обработать порядка 10593 бит информации (предел Бреммермана). Задачи, требующие обработки более чем 10593 бит, называются транс вычислительными. В практическом плане это означает, что, например, полный анализ системы из 110 переменных, каждая из которых может принимать 7 разных значений, является транс вычислительной задачей.
Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход. Он основан на определении ресурсов (время счета или используемая память), используемых в системе при решении некоторого класса задач. Например, если функция времени вычислений является полиномиальной функцией от входных данных, то мы имеем дело с полиномиальным по времени или «легким» алгоритмом. В случае экспоненциального по времени алгоритма говорят о его «сложности». Алгоритмическая сложность изучается в теории NP-полных задач.
Сложные системы допустимо делить на искусственные и естественные (природные).
Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей функционирования (назначением) и наличием управления.
Системы с входным сигналом, источником которого нельзя управлять, или системы, в которых неоднозначность их реакции нельзя объяснить разницей в состояниях, называются открытыми. Еще одним признаком, по которому можно определить открытую систему, служит взаимодействие с внешней средой.
Понятие открытости системы конкретизируется в каждой предметной области. Например, в области информатики открытыми информационными системами называются программно-аппаратные комплексы, обладающие свойствами: переносимости (ПО может быть легко перенесено на различные аппаратные платформы и операционные среды), стандартности (ПО соответствует опубликованному стандарту программ независимо от разработчика), наращиваемости возможностей (добавление новых программных и технических средств к начальному варианту), совместимости (возможности обмена данными с другими комплексами).
Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, или потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе.
Касти рассматривает сложность систем в двух аспектах: структурную сложность и сложность поведения.
Четкое определение и критерии сложных систем в настоящее время отсутствуют. Однако есть признаки, такие как, многомерность, многосвязность, многоконтурность, а так же многоуровневый, составной и многоцелевой характер построения, по которым можно отнести модель к этому классу.
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 этим вопросам. Математической базой исследования сложных систем является теория систем. В теории систем большой системой (сложной, системой большого масштаба, Lage Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию.
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.
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.