1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И СВОЙСТВА СИСТЕМ

Система – объект любой природы (совокупность взаимодействующих объектов любой, в том числе различной природы), обладающий выраженным системным свойством (свойством, которого не имеет ни одна из частей системы при любом способе членения и не выводимым из свойств частей).

Подсистемы – части системы с аналогичными свойствами.

Надсистема – объединение нескольких систем (система более высокого порядка).

Объект – элемент системы с однозначно определенными известными свойствами.

Каждая система имеет входы и выходы. Вход – множество контактов (непрерывное или дискретное), посредством которых воздействие среды передается системе. Выход - множество контактов, через которые система воздействует на среду. Любой элемент системы имеет по крайней мере один вход и один выход. Воздействие может состоять в передаче вещества, энергии, информации или их различных комбинаций (рис.1).

Подсистема 1

Подсистема 2

Подсистема 3

Рис.1. Структурная схема взаимодействия системы

с о средой.

Воздействие: (передача вещества, энергии,

и х различные комбинации).

А,Б,В,Г,Д,Е – объекты.

Вещественный, энергетический, информационный обмен между системой и средой называется метаболизмом системы.

Понятия «элемент», «подсистема», «система», «надсистема» взаимно преобразуемы: система может рассматриваться как элемент системы более высокого порядка, а элемент – как система. Отношение к системе определяется не только ее содержанием, но и точкой зрения, позицией исследователя.

В практике часто используется термин «большая система». Это система (крупномасштабная), количество подсистем которой очень велико, а состав разнороден.

Среда – это есть окружение, с которым система взаимодействует. Взаимодействующие со средой системы называются открытыми.

Закрытые (замкнутые) системы среды не имеют. Средой для одной из подсистем системы могут служить в этом случае остальные подсистемы или часть из них, а также другие «сторонние» системы. Среда – тоже система.

Состояние системы – есть упорядоченная совокупность значений параметров (внутренних и внешних), определяющих ход процессов, происходящих в системе.

Поведение системы – есть развернутая во времени последовательность реакции системы на внешнее воздействие.

Сложные системы обладают особыми свойствами (рис.2):

Сложная система

Уникальность

икальность

Слабопредсказуемость

Негентропийность

Целенаправленность

Не имеет полных аналогов поведения

Никакое подробное знание морфологии и функций подсистем не позволяет определить функции объекта, никакое точное знание поведения объекта на интервале (-Т,0) не позволяет точно предсказать его поведение на интервале (0,Т).

«Вероятность» пребывания в данном состоянии – определяет стремление системы к основному процессу и способность устранять последствия внешних и внутренних случайных воздействий.

Стремление к достижению цели, тенденция к сохранению и усилению основного процесса, ведущего к цели.

---

Рис. 2. Свойства сложных систем.

Сложные системы могут иметь различную природу. Это и «чисто физические» неравновесные необратимые системы (вулканы, солнце), и технические системы (производство), и биологические системы (экологический комплекс, клетка, живое существо), и общественные системы различного уровня (человек, отрасль промышленности, экономика). Обобщенных законов, действующих в конкретных сложных системах, не существует, они уникальны: каждый раз исследователь имеет дело с новым объектом. Найти всеобщие связи, охватывающие все сложные системы и допускающие в то же время их конкретизацию, не удается. В связи с этим, целесообразно ввести понятие принципа, являющегося более широким и подходящим в плане существования и действия сложных систем.

СИСТЕМНЫЕ КОНСТАНТЫ И ИНВАРИАНТЫ

Происходящие в сложной системе процессы невозможно описать в принятой и согласованной (основной) системе физических единиц и размерностей. Кроме того, сама физическая природа явлений и факторов, действующих в сложных системах, также далеко не всегда известна и однозначна. Поэтому, с целью анализа процессов, происходящих в сложных системах, часто представляется целесообразным введение некоторых производных от стандартных физических единиц, которые наиболее адекватно описывали бы сущность исследуемых процессов, были бы наиболее близки к тому или иному исследуемому критерию оптимальности системы. Эти величины могут даже получить статус автономных законов сохранения в рамках данного класса задач. Однако, следует иметь в виду, что вопрос о применимости каждого из подобных законов должен решаться экспериментально и тщательно проверяться. В сложных системах могут возникать временные инварианты, теряющие свою силу в процессе функционирования системы, и существует опасность принять их за истинные системные константы. Некоторые рекомендуемые для конкретных случаев инварианты физических констант представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Физическая величина	Обозначение	Размерность	Пример системы, где величина является инвариантом
Длина	L	м	Транспортная сеть, сеть связи.
Скорость		м/с	Приращение транспортной сети, скорость перевозок, выпуск продукции.
Ускорение		м/с2	Повышение производительности выпуска продукции
Площадь	S	м2	Производственная площадь
Скорость изменения площади		м2 /с	Строительство производственных площадей
Ускорение изменения площади		м2 /с2	Повышение производительности выпуска подукции, измеряемой площадью поверхности.
Объем	V	м3	Емкости жидкостей и др.
Скорость изменения объема		м3 /с	Рост живых существ
Масса	М	кг	Физический закон сохранения
Скорость изменения массы		кг/с	Производство
Ускорение изменения массы		кг/с2	Прирост производства
Сила		Н	Движитель, тяга
Импульс		кг*м/с	Физический закон сохранения
Скорость изменения силы		Н/с	Диагностические системы
Ускорение изменения силы		Н/с2	Транспортное средство, взрыв
Энергия, работа		Дж	Физический закон сохранения
Мощность	Р	Вт	Энергосистемы
Скорость изменения мощности		Вт/с	Развитие энергосистем
Ускорение изменения мощности		Вт/с2	Темп развития энергосистем
Произведение мощности на длину		Вт*м	Транспортная сеть, линия энергопередачи.
Доход	q	руб	Показатель деятельности предприятия
Скорость изменения дохода		Руб/с	Темп экономического развития компании

---

КОНЦЕПЦИЯ ТЕХНИКИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

В технике системного анализа применение описательных методов в чистом виде не годится, поскольку практика требует точных количественных соотношений.Основной практической задачей является обоснование таких дополнительных физически реализуемых связей в сложной системе, которые сделали бы систему управляемой в требуемых пределах, сохранив при этом такие области самостоятельности, которые способствуют повышению эффективности системы. При этом, новые связи должны усилить благоприятные и ослабить неблагоприятные тенденции поведения системы, укрепив ее целенаправленность, ориентируя ее на интересы надсистемы. Системотехническая концепция наиболее близка к «естественному» человеческому мышлению – гибкому, неформальному, разноплановому.

В исследовании любой проблемы выделяется несколько главных подпроблем:

1. Выделение проблемы (учесть все то, что нужно и отбросить все ненужное).

2. Описание (выразить на едином языке разнородные по физической природе явления и факторы).

3. Установление критериев (определить, что значит «хорошо» и «плохо» для альтернативного сравнения.

4. Идеализация (упростить проблему до допустимого предела).

5. Декомпозиция (найти способ разделения целого на части не теряя при этом свойств целого).

6. Композиция (найти способ объединения частей в целое, не теряя свойств частей).

7. Решение (найти решение проблемы).

Процедура решения указанных подпроблем может быть многократной, циклической, но обязательно поэтапной. Системный подход состоит в многосвязности процесса решения задачи на основе развития и уточнения исходной модели (рис.3):

Выделение проблемы

Решение

Описание

Композиция

Установка критериев оценки

Декомпозиция

Идеализация

Рис.3. Структурная схема системного подхода к проблеме.

Все подпроблемы решаются не поочередно, а одновременно, при непрерывном взаимодействии составных частей. На первый взгляд, решать 7 подпроблем сразу труднее, чем поочередно, и это справедливо, если подпроблемы независимы. Если подпроблемы взаимозависимы, придется искать для каждой множество решений, а затем подбирать такие, которые согласовывались бы между собой. При совместном решении подпроблем они взаимно ограничивают области возможных решений, отсекая большинство неперспективных альтернатив. Это не только перспективно, но и экономно, т.к. упрощение может оказаться более значительным, чем усложнение за счет работы с 7-ю подпроблемами. В системном анализе место теории занимает модель, т.к создать теории для каждой сложной системы немыслимо в силу практических ограничений по времени и ресурсам. Модель строится на основе эмпирических данных, которые не являются ни законами, ни закономерностями, это есть формальное представление наблюдаемых реальных или воображаемых событий. В модель можно ввести процессы, протекающие в разных по физической природе объектах, наблюдаемых экспериментально, и не имеющих аналитического описания, - модель воспроизведет все аспекты их взаимодействия. Однако, модель отражает не все, а только некоторые грани сущности, только определенные свойства объекта моделирования, но это скорее достоинство, ибо практике нужны не все возможные, а конкретные, целенаправленные данные. При возникновении потребности в получении данных, связанных с другой областью применения системы, нужна новая модель. Модель воспроизводит сложную систему в определенном диапазоне условий и требований. Моделирование реализует одну из основных кибернетических идей Винера о «черном ящике» - устройстве с известным состоянием входов и выходов, и неизвестным внутренним строением и принципом действия (рис. 4).

---

«Черный ящик»

Внешнее воздействие

Управление

«Белый ящик»

Рис. 4. Принцип раскрытия «черного» ящика (эксперимент Винера).

В соответствие с теорией Винера предлагается способ раскрытия «черного» ящика.

1. Рядом с «черным» ставится «белый» ящик с полностью известным и изменяемым в широком диапазоне устройством.

2. На входы обеих ящиков подается некоторый комплекс важных внешних воздействий.

3. Устройство «белого» ящика изменяется до тех пор, когда выходные функции не совпадут.

С точки зрения исследователя ящики станут тождественными, но их физическое содержание может быть различным. Главное – модель должна быть простой, но достаточно хорошо отражать интересующие нас свойства сложной системы.

Объективно сложные системы не поддаются исследованию с помощью эксперимента Винера. Они способны целенаправленно перестраивать свою деятельность («таинственные ящики», например – живое существо). Законы, управляющие их поведением, зависят от ситуации. В моделирование таких систем часто включают неформальные, эвристические факторы, характерные для человеческого мышления. Строгие же теории к этому не приспособлены. Теория имеет дело с идеализацией реальности, модель – с самой реальностью, она уступает теории в общности, зато превосходит ее в конкретности и ясности получаемых данных, точнее ориентирует мысль разработчика в направлении, которое соответствует его замыслу.

Наблюдение

Описание

Определение условий и ситуаций

Проверка модели

Составле-ние модели

Моделирование

Корректировка

Интерпретация и предсказание

Объект (таинст-венный ящик)

Рис. 5. Схема раскрытия объективно сложной системы с помощью моделирования.

Модель позволяет проверять идеи, выдвигаемые в процессе разработки, методы и средства их реализации, а также оценивать предполагаемый результат по критериям эффективности. Для решения сложных, многокритериальных задач предлагаются изложенные в литературе [1] многочисленные методы. Их, в сущности, можно свести к трем основным:

1. Ранжирование (упорядочение) критериев и сведение многокритериальной задачи к одному критерию.

2. Построение моделей многокритериальных ситуаций (многомерных образов ситуаций) и априорная ранжировка моделей.

3. Структуризация задачи и апелляция в конечном итоге к человеческому интеллекту и воле.

Второй метод пригоден для простых ситуаций, относительно которых имеется достаточное априорное знание. Третий метод не решает проблему, а только готовит ее к передаче в более высокую инстанцию. Поэтому для анализа целенаправленных систем будем подробнее рассматривать первый метод. Поведение указанных систем преследует цель, сформулированную надсистемой, а именно: «достигнуть заданного уровня», «выжить», «победить» и т.д. Данное функциональное состояние есть мера целенаправленности и называется эффективностью системы. Оценка эффективности требует учета свойств надсистемы и охватывает как систему, так и надсистему. Нецеленаправленные (не имеющие цели) системы эффективностью не характеризуются.

---

ЭФФЕКТИВНОСТЬ И КАЧЕСТВО СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Эффективность сложной системы есть нормированный к затратам ресурсов результат функционирования системы на определенном интервале времени (отношение эффекта к затраченному ресурсу, разность между ними, эффект при ограниченном ресурсе и другие инварианты). Эффективность есть скаляр, учитывающий качество системы.

Показатели качества характеризуются совокупностью основных положительных свойств системы с позиции надсистемы или исследователя (разработчика). Показатели качества являются системными инвариантами. Качество системы является обобщенной положительной характеристикой системы и отражает ее степень полезности для надсистемы (исследователя, пользователя, потребителя).

Показатели качества системы – неупорядоченное дискретное множество:

, (1)

где - определены в различных функциональных пространствах и разноразмерны.

Каждый из показателей качества есть упорядоченное множество (непрерывное, дискретное или состоящее из переменных (0,1)):

(2)

Качество системы есть частично упорядоченное множество:

, (3)

при этом , (4)

причем - отображение прямого (декартова) произведения на множество

, - упорядочивающее множество.

Эффективность системы есть вполне упорядоченное множество:

(5)

Упорядочивающее множество J есть множество (может быть и не упорядоченным), с помощью которого в заданное неупорядоченное множество вносится отношение порядка; его природа может быть различной и не существует общего способа его формирования. Зависит оно от содержания задачи и должно быть выбрано или придумано. Существует несколько способов построения упорядочивающего множества , вводящего порядок в исходное неупорядоченное множество , где :

1. Пороговый. Для каждого показателя качества устанавливается порог такой, что, если , а , то .

2. Весовой. Каждому показателю присваивается вес ; если , то , а качество системы .

3. Ранговый. Элементы ранжируются по важности: при присваивается ранг , при присваивается и т.д. Следовательно, , при любых значениях .

4. Функциональный. Вводится функционал аналитически или программно, с помощью которого устанавливается соответствие: .

Оценка и критерии эффективности системы часто носят функциональный характер. Конкретное содержание системы на этом этапе отходит на второй план, а оценке подлежит вклад системы в деятельность надсистемы. Функциональные критерии при этом носят нормативный (процент выполнения плана, соответствие дохода на единицу капиталовложений заданному уровню, степень использования основных фондов), либо вероятностный (математическое ожидание успеха, вероятность достижения цели или решения задачи) характер.

Уровень технологии

Требования к улучшению технологии

Поток продукции

Качество продукции

---

Смотрите также файлы

• Сравнительный анализ организационных структур коммерческих фирм.doc

• часть задач по линейной алгебре и аналитической геометрии.pdf

• Бетехтин А. Г. Курс минералогии.pdf

• вопросы по материаловеденью металлы(2).doc

• вопросы по материаловеденью металлы.doc