Читайте также:
|
|
Классификация систем по данному признаку в связи с определенным субъективизмом самого понятия «сложность» до сих пор не имеет четкого и однозначного подхода, а определения отдельных классов систем поэтому признаку исследователями интерпретируются по разному. К настоящему времени сложилось несколько системных понятий, определяющих сложность систем. Среди них: большая система, сложная система и простая система. Причем первые два термина зачастую использовались и используются как синонимы.
В некоторых работах по теории систем авторы связывают понятие «большая» с величиной системы, количеством элементов (часто относительно однородных), а понятие «сложная» - со сложностью отношений, алгоритмов. Б.С. Флейшман за основу классификации принимает сложность поведения системы. Однако понятие сложности в этих случаях достаточно относительное и не имеет абсолютного, формального обоснования.
Ю.И.Черняк предлагает называть большой системой такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам, а сложной - такую систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи. При этом поясняется, что в случае большой системы объект может быть описан как бы на одном языке, т. е. с помощью единого метода моделирования, хотя и по частям или по подсистемам. А сложная система отражает объект «с разных сторон в нескольких моделях, каждая из которых имеет свой язык», а для согласования этих моделей нужен особый метаязык.
Для биологических, экономических, социальных систем иногда понятие сложной системы связывают понятиями открытости и активности элементов,в результате чего такая система обладает нестабильным и непредсказуемым поведением, а также характеристиками развивающихся, самоорганизующихся систем.
Для более четкой классификации систем по рассматриваемому признаку с учетом возникающей неопределенности используемых терминов и понятий при анализе объектов в статике и динамике их поведения необходимо систематизировать отдельные принятые подходы к решению данной проблемы. В связи с этим целесообразно выделить три известных подхода к определению сложности системы, которые получили наибольшее распространение.
В основе первого подхода лежит интуитивное понимание сложности как достаточно большего количества разнородных компонентов в составе изучаемого объекта, а также разнообразия отношений, связей и взаимодействий между ними. В этом случае целесообразно говорить о простых и больших системах.
Во многих трудах по теории систем большой системой (системой большого масштаба, Large Scale Systems) называют систему, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов и способна выполнять сложную функцию.
При этом следует отметить, что между этими системами достаточно трудно установить границы, их разделяющие. Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своем составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности.
Так, с точки зрения надежности функционирования 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.
С позиций рассмотрения системы по числу взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов, компонентов и подсистем, т. е. с позиций анализа ее размерной величины или масштабности можно говорить о разной степени классификации систем. В частности, используя методику Г. Н. Поварова, можно выделить четыре класса систем:
- малые системы, которые содержат порядка 10...103 элементов,
- большие системы - 104...106 элементов;
- ультрабольшие системы - 107...1030 элементов,
- супербольшие системы - 1030...10200 элементов.
С ростом количества составных частей системы увеличивается и количество связей между ними, а, следовательно, увеличивается размерность системы и объем исследований, необходимый для полного изучения этих связей и составления адекватной модели. В связи с этим рассмотрим пример системы, включающей совокупность из n взаимосвязанных элементов. В общем случае взаимодействующие связи между элементами не равны, т. е. связь элемента А с элементом Б в этой системе не эквивалентна связи элемента Б с элементом А. Поэтому необходимо рассматривать n(n - 1) существующих в системе связей. При самом простом поведении системы можно характеризовать состояние каждой связи ее наличием или отсутствием в данный момент. В таком случае общее число состояний равно 2n(n - 1).
При n = 10 число связей составляет n(n - 1) = 90, а число состояний - 290 = 1,3 • 1027.
Как видно из приведенного примера масштабы взаимосвязей даже в малых системах могут быть чрезвычайно велики, а объемы обследования их состояний оказываются весьма большими, что может характеризовать именно большие системы. Использование ЭВМ и формальных методов описания таких систем практически устраняет проблемы их системного анализа, возникавшие при ручных, неавтоматизированных методах исследований и вычислений.
Следует отметить, что последовательная изоляция элементов, компонентов и подсистем друг от друга приводит к сокращению объемов исследований системы, но и сама система становится «беднее» связями, а, значит, системные функции сокращаются вплоть до полной их ликвидации. К примеру, анализируя n независимых и невзаимосвязанных элементов, достаточно всего n исследований, но эти исследования проводятся уже не над системой, их объединяющей, а над набором отдельно взятых элементов.
Один и тот же материальный объект в зависимости от цели наблюдателя и средств, имеющихся в его распоряжении, может быть охарактеризована как большая система, а в случае упрощения задачи, особенно на первых этапах исследований, - как простая система. При этом физические размеры объекта можно не учитывать при отнесении объекта к классу больших систем.
Так, систему городского пассажирского транспорта можно рассматривать как простую систему, но при расчленении ее на отдельные подсистемы по видам транспорта (троллейбусы, автобусы, трамвай, метрополитен, такси) такую систему уже можно характеризовать как большую систему с учетом множества отдельных элементов (автомобилей и шоферов, вагонов и машинистов, автопарков, депо, средств технического обслуживания и управления и т.п.).
В качестве примеров больших систем можно также указать: компьютерная система (с отдельными блоками, их узлами и элементами), глобальная компьютерная сеть Интернет, энергетическая система страны или отдельного региона и т. п.
Часто под большой системойпонимают 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. Все указанные элементы объединяются в систему с помощью определенных связей и отношений, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей.
Второй подход опирается на понятие математической сложности. К сложным системам относятся объекты, для которых по ряду причин не удается построить математическую модель, адекватно описывающую совокупность их свойств и проявлений. Такими причинами, в частности, могут быть неясность функций, выполняемых системой, неопределенность целей и критериев управления, количественная невыразимость ряда характеристик.
Так, по мнению английского исследователя С. Бира все кибернетические системы следует классифицировать на простые и сложные в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико-вероятностного. Система является сложной, если ее можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля).
Таким образом, сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе.
Все это также свидетельствует об отсутствии единого определения сложности системы.
В соответствии с третьим подходом сложность системы связывается с характером ее реакции на внешние воздействия. При этом характерной чертой сложного объекта (или системы) является его изменчивость непредвиденным образом так, что пока будет исследовано состояние объекта, будет сформулирована цель управления и будет приложено управляющее воздействие, то пройдет некоторое время, за которое объект перейдет в новое состояние и управление не приведет к достижению поставленной цели.
В связи с такой постановкой проблемы сложности Л.А. Растригин привел характеристику сложного объекта управления с помощью следующих неформальных признаков:
- обязательной чертой сложного объекта управления является отсутствие математического описания и необходимость в нем;
- стохастичность поведения объекта, обусловленная наличием случайных помех и обилием всякого рода второстепенных процессов, что приводит к непредсказуемости поведения объекта;
- «нетерпимость» к управлению, т. е. независимость функционирования от субъекта и его потребностей;
- нестационарность, проявляющаяся в дрейфе характеристик объекта, в «уплывании» его параметров, т. е. в эволюции объекта во времени, причем чем быстрее меняется объект, тем он сложнее;
- невоспроизводимость экспериментов, заключающаяся в различной реакции объекта на одну и ту же ситуацию при управлении в различные моменты времени.
К выше перечисленному следует добавить обязательное наличие человека в контуре управления, на которого возлагается часть наиболее ответственных функций управления. Причем исполнение последних в силу необходимости неформального подхода к решению задач управления невозможно передать автоматам.
Сложные системы реагируют на внешние воздействия, сообразуясь с внутренней целью, которую надсистема или наблюдатель не могут точно определить ни при каких обстоятельствах. При этом возникают ситуации, при которых сложные системы могут в одном случае на два одинаковых воздействия сформировать разные реакции, а в другом — на два разных воздействия отреагировать совершенно одинаково.
Следует отметить, что при внешнем воздействии на простые системы их реакция может быть также неоднозначной, но в отличие от сложных систем она в среднем вполне предсказуемой.
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.
Дата добавления: 2015-04-12; просмотров: 37 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |