Основные категориальные понятия системного анализа

Кафедра правовой информатики, информационного права

И естественнонаучных дисциплин

 

 

УТВЕРЖДАЮ

Заведующий кафедрой

к.т.н., доцент

А.В. Мишин

«____» _______ 2018 г.

 

ПЛАН

Лекционного занятия

Дисциплина: «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ»

Тема 2: «КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АППАРАТ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА»

 

для студентов 4 курса очной формы обучения 

по направлению подготовки (специальности) 40.05.03 – Судебная экспертиза

Профиль (специализация) Криминалистические экспертизы

 

Разработал:

профессор кафедры

д.т.н., доцент

 

Л.Е. Мистров

 

 

Материалы обсуждены и одобрены

на заседании кафедры ПИИПЕД

Протокол №  

от «»                2018 г.

 

 

Воронеж

2018

План

и методические указания студентам на лекционное занятие

Тема 2: «К атегориальный аппарат системного анализа»

Занятие 1. «К атегориальный аппарат системного анализа»

Цели занятия

1. Дать представление об основах категориальные понятия системного анализа.

2. Ознакомить с основными подходами классификации систем.

3. Дать представление об основных свойствах систем, классификации связей, структуре и целостности систем.

Учебно-материальное обеспечение

1. План и методические указания студентам на занятие по данной теме.

2. Персональный компьютер, проектор.

ПЛАН ПРОВЕДЕНИЯ ЗАНЯТИЯ

Учебные вопросы	Время, мин.
Вступительная часть ……………………………………………. 1. Основные категориальные понятия системного анализа.…... 2. Классификация систем ……………….……………………… 3. Свойства систем ………….………….………………………... 4. Классификация связей ……………………………………….. 5. Структура и структурное исследование …………………….. 6. Целое (целостность) ………………………………………….. Заключительная часть……………………………………………	5 20 15 20 5 5 5 5

Литература:

основная:

1. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа:Учебное пособие– Санкт-Петербург, «Издательский дом «Бизнес-пресса», 2000 – 208 с.

2. Антонов А.В. Системный анализ: Учебное пособие для вузов. – М., Высшая школа, 2004. – 454 с.

3. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учебное пособие. – М., Финансы и статистика, 2002. – 368 с.

дополнительная:

4. Сурмин Ю.П. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. – Киев, МАУП, 2003. – 368 с.

СОДЕРЖАНИЕ ЗАНЯТИЯ И МЕТОДИКА ЕГО ПРОВЕДЕНИЯ

Подготовительная часть. В часы самоподготовки студенты изучают рекомендованную литературу.

Основные категориальные понятия системного анализа

Один мудрец сказал: «Перед тем, как затевать спор, необходимо договориться о терминах». В самом деле, чтобы не возникало взаимных неопределенностей и недомолвок, смысловые обозначения должны быть предельно ясными, конкретными, не допускающими двойного толкования. Между тем в жизни часто встречаются термины не только неясные, но даже вступающие в логическое противоречие со смыслом. Терминологическая неразбериха неизбежно влечет за собой путаницу в линиях подчинения, административной ответственности, распределения функций и рабочей нагрузки, не соответствующей диапазону деятельности работников труда – требуется единая стандартная терминология. Методы и принципы системного анализа в их применении к решению конкретных проблем лишь тогда станут эффективными, когда будут изложены точным и строгим научным языком.

Известно, что с развитием любой науки одновременно идет постоянное формирование ее специальных терминов. Поэтому их разработка, выбор и использование в приложении к конкретному объекту или явлению требуют особого внимания. Произвольное использование терминов зачастую становится серьезным препятствием для диалога между отдельными и группами исследователей при работе с объектом. С 1964 г.в системе Госстандарта действует Всесоюзный НИИ технической информации, классификации и кодирования, одно из направлений работы которого – государственная стандартизация научной и технической терминологии.

История науки показывает, что ее понятийный аппарат формируется путем ассимиляции понятий из других областей знаний. При этом они, как правило, наполняются новым содержанием и приобретают универсальное значение. В последнее время начаты попытки исследования категориального аппарат системного анализа, лишь выявлен смысл некоторых понятий системного подхода в их специфическом употреблении. Между тем эта задача принадлежит к числу первоочередных:

– во-первых, действительное конституирование системного подхода возможно лишь на основе разработки адекватной категориальной базы;

– во-вторых, из-за того что системные исследования вынуждены пользоваться понятиями, в подавляющем большинстве почерпнутыми из науки прошлого, а существенно новое употребление этих понятий обычно специально не фиксируется, возникает опасность «размывания» самой системной проблематики.

Рассмотрим основные определения, связанные с использованием системного подхода, полученные на основе обобщения научно-технической и философской литературы. Для начала изучим виды понятий, скоторых начинается каждая наука.

Понятие – это мысль, которая отображает общие и существенные признаки предметов.

Термин – точно выраженное содержание научного понятия.

Категория – предельно широкое по объему понятие, которое не подлежит дальнейшему обобщению.

Объем понятия – знания о круге предметов, существенные признаки которых отображены в понятии.

Общее число понятий, специфических для системных исследований, велико. Ограничимся лишь наиболее важными из них.

Определение понятия «система». Внастоящее время нет единства в определении ее понятия. В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система – это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основоположник теории систем Л. Берталанфи определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. А. Холл определяет систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками.

Позднее в определениях системы появляется понятие цели. Так, в «Философском словаре» система определяется как «совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой определенным образом и образующих некоторое целостное единство».

В последнее время в определение понятия системы наряду с элементами, связями и их свойствами и целями начинают включать наблюдателя, хотя впервые на необходимость учета взаимодействия между исследователем и изучаемой системой указал один из основоположников кибернетики У. Р. Эшби.

Таким образом, в зависимости от количества учитываемых факторов и степени абстрактности определение понятия «система» можно представить в следующей символьной форме. Каждое определение обозначим буквой D (от лат. definitions) и порядковым номером, совпадающим с количеством учитываемых в определении факторов.

D 1. Система есть нечто целое:

S = A (1,0).                                                 (1)

Это определение отражает факт существования и целостность. Двоичное суждение А (1,0) отображает наличие или отсутствие этих качеств.

D 2. Система есть организованное множество:

S =(op г, M),                                               (2)

где орг – оператор организации; М – множество.

D 3. Система есть множество вещей, свойств и отношений:

                                        (3)

где т – вещи, n – свойства, r – отношения.

D 4. Система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окружающей среды:

S =(e, ST, BE, E),                                           (4)

где e  – элементы, ST – структура, BE – поведение, Е – среда.

D 5. Система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов:

S =(X, Y, Z, H, G),                                             (5)

где X – входы, Y – выходы, Z – состояния, Н – оператор переходов, G – оператор выходов. Это определение учитывает все основные компоненты.

D 6. Это шестичленное определение, как и последующие, трудно сформулировать в словах. Оно учитывает генетическое (родовое) начало GN, условия существования KD, обменные явления MB, развитие EV, функционирование FC и репродукцию (воспроизведения) RP:

S =(GN, KD, MB, EV, FC, RP).                             (6)

D 7. Это определение оперирует понятиями модели F, связи SC, пересчета R, самообучения FL, самоорганизации FO, проводимости связей СО и возбуждения моделей JN:

S=(F, SC, R, FL, FO, CO, JN)                         (7)

Данное определение удобно при нейрокибернетических исследованиях.

D 8. Если определение D 5 дополнить фактором времени и функциональными связями, то получим определение системы, которым оперируют в теории управления:

S =(T, X, Y, Z, W, V, h, j),                                  (8)

где Т – время, X – входы, Y – выходы, Z – состояния, W – класс операторов на выходе, V – значения операторов на выходе, h – функциональная связь в уравнении y { t ₂)= h (x (t ₁), z (t ₁), t ₂), j – функциональная связь в уравнении z (t ₂)= j (x (t ₁), z (t ₁), t ₂).

D 9. Для организационных систем удобно в определении системы учитывать следующее:

S=(PL, RO, RJ, EX, PR, DT, SV, RD, EF),                (9)

где PL – цели и планы, RO – внешние ресурсы, RJ – внутренние ресурсы, EX – исполнители, PR – процесс, DT – помехи, SV – контроль, RD – управление, EF – эффект.

Последовательность определений можно продолжить до DN (N=9, 10, 11,...), в котором учитывалось бы такое количество элементов, связей и действий в реальной системе, которое необходимо для решаемой задачи в интересах достижения поставленной цели. В качестве «рабочего» определения понятия системы в литературе по теории систем часто рассматривается следующее: система — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство.

Рассмотрим основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем.

Элемент – простейшая неделимая часть системы. Ответ на вопрос, что является такой частью, неоднозначен и зависит от цели рассмотрения объекта как системы, от точки зрения на него или от аспекта его изучения. Таким образом, элемент – это предел членения системы с точек зрения решения конкретной задачи и поставленной цели. Систему можно расчленить на элементы различными способами в зависимости от формулировки цели и ее уточнения в процессе исследования. При заданном способе расчленения под элементом понимается такой минимальный компонент системы, совокупность которых складывается прямо или опосредованно в систему. Поскольку элемент выступает как своеобразный предел возможного членения объекта, собственное его строение (или состав) обычно не принимается во внимание в характеристике системы. В системе, представляющей органичное целое, элемент и определяется прежде всего по его функции как минимальная единица, способная к относительно самостоятельному осуществлению определенной функции.

Подсистема. Система может быть разделена на элементы не сразу, а последовательным расчленением на подсистемы, которые представляют собой компоненты более крупные, чем элементы, и в то же время более детальные, чем система в целом. Возможность деления системы на подсистемы связана с вычленением совокупностей взаимосвязанных элементов, способных выполнять относительно независимые функции, подцели, направленные на достижение общей цели системы. Названием «подсистема» подчеркивается, что такая часть должна обладать свойствами системы (в частности, свойством целостности). Этим подсистема отличается от простой группы элементов, для которой не сформулирована подцель и не выполняются свойства целостности (для такой группы используется название «компоненты»).

Структура – понятие происходит от латинского слова structure, означающего строение, расположение, порядок. Структура отражает наиболее существенные взаимоотношения между элементами и их группами (компонентами, подсистемами), которые мало меняются при изменениях в системе и обеспечивают существование системы и ее основных свойств. Структура – это совокупность элементов и связей между ними. Структура может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и других языков моделирования структур.

Структуру часто представляют в виде иерархии. Иерархия – это упорядоченность компонентов по степени важности (многоступенчатость). Между уровнями иерархической структуры могут существовать взаимоотношения строгого подчинения компонентов (узлов) нижележащего уровня одному из компонентов вышележащего уровня, т.е. отношения так называемого древовидного порядка. Такие иерархии называют сильными или иерархиями типа «дерева». Они имеют ряд особенностей, делающих их удобным средством представления систем. Однако могут быть связи и в пределах одного уровня иерархии. Один и тот же узел нижележащего уровня может быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня. Такие структуры называют иерархическими структурами со слабыми связями.

Связь – понятие входит в любое определение системы наряду с понятием «элемент» и обеспечивает возникновение и сохранение структуры и целостных свойств системы. Это понятие характеризует одновременно и строение (статику), и функционирование (динамику) системы.

Связь характеризуется направлением, силой и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделить на направленные и ненаправленные, сильные и слабые, а по характеру – на связи подчинения, генетические, равноправные (или безразличные), связи управления. Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направленности процессов в системе в целом или в отдельных ее подсистемах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактеризованы несколькими из названных признаков.

Важную роль в системах играет понятие «обратной связи». Исследованию этого понятия большое внимание уделяется в кибернетике, в которой изучается возможность перенесения механизмов обратной связи, характерных для объектов одной физической природы, на объекты другой природы. Обратная связь является основой саморегулирования и развития систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования.

Состояние – понятием обычно характеризуют мгновенную фотографию, «срез» системы, остановку в развитии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойства системы (давление, скорость, ускорение – для физических систем; производительность, себестоимость продукции, прибыль – для экономических систем).

Более полно состояние можно определить, если рассмотреть элементы, определяющие состояние, учесть, что «входы» можно разделить на управляющие и и возмущающие х (неконтролируемые) и что «выходы» (выходные результаты, сигналы) зависят от e, u и х, т. е z ₁ =   Тогда в зависимости от задачи состояние может быть определено как { e, и}, { e, и, z } или { e, х, и, z }.

Таким образом, состояние – это множество существенных свойств, которыми система обладает в данный момент времени

Поведение. Если система способна переходить из одного состояния в другое (например, z₁→z₂→ z ₃), то она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности переходов из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и выясняют его закономерности. С учетом введенных обозначений поведение представляется функцией z _t =f(z _{t -1},х _t, u_t).

Внешняя среда. Под внешней средойпонимается множество объектов вне данного элемента (системы), которые оказывают влияние на элемент (систему) и сами находятся под воздействием элемента (системы). Разграничение исследуемого реального объекта и среды является необходимым этапом системного анализа. Часто в системном анализе выделяют понятие «суперсистема» (надсистема) – часть внешней среды, для которой исследуемая система является элементом.

Равновесие – это способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранить свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость – способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий. Эта способность присуща системам при постоянном u_t, если только отклонения не превышают некоторого предела.

Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, по аналогии с техническими устройствами называют устойчивым состоянием равновесия.

Цель. Применение понятия «цель» и связанных с ним понятий целенаправленности, целеустремленности, целесообразности сдерживается трудностью их однозначного толкования. Это связано с тем, что процесс целеобразования и соответствующий ему процесс обоснования целей в системах весьма сложен и не до конца изучен. Цель – ситуация или область ситуаций, которая должна быть достигнута при функционировании системы за определенный промежуток времени. Цель может задаваться требованиями к показателям результативности, ресурсоемкости, оперативности функционирования системы либо к траектории достижения заданного результата. Как правило, цель для системы определяется старшей системой, а именно той, в которой рассматриваемая система является элементом.

 

Классификация систем

Системы разделяются на классы по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно выбирать разные принципы классификации. При этом систему можно охарактеризовать одним или несколькими признаками.

Системы принято подразделять на физические и абстрактные, динамические и статические, естественные и искусственные, с управлением и без управления, непрерывные и дискретные и т.д.

Приведем классификацию систем.

По степени организованности – хорошо организованные, плохо организованные, самоорганизующиеся системы.

Хорошо организованные системы. Представить анализируемый объект или явление в виде «хорошо организованной системы» означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, т.е. определить связи между всеми компонентами и целями системы, с точки, зрения которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. Проблемная ситуация может быть описана в виде математического выражения, связывающего цель со средствами, т.е. в виде критерия эффективности или критерия функционирования системы, который может быть представлен сложным уравнением или системой уравнений. Решение задачи при представлении ее в виде хорошо организованной системы осуществляется аналитическими методами формализованного представления системы. Для отображения объекта необходимо выделить существенные и не учитывать относительно несущественные для данной цели рассмотрения компоненты.

Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминированное описание и экспериментально доказать правомерность его применения, адекватность модели реальному процессу. Попытки применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных задач не всегда приводит к успеху: они требуют недопустимо больших затрат времени, практически нереализуемы и неадекватны применяемым моделям.

Плохо организованные системы. При представлении объекта в виде «плохо организованной системы» не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между ними и целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенной с помощью некоторых правил выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или явление. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические) и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие предположения. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение всей системы с некоторой доверительной вероятностью.

Самоорганизующиеся системы. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы – это подход, позволяющий исследовать наименее изученные объекты и процессы. Самоорганизующиеся системы обладают признаками плохо организованных систем: стохастичностью поведения, нестационарностью отдельных параметров и процессов. К ним добавляются такие признаки, как непредсказуемость поведения; способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды, изменять структуру при взаимодействии системы со средой, сохраняя при этом свойства целостности; способность формировать возможные варианты поведения и выбирать из них наилучший и др. Иногда этот класс разбивают на подклассы, выделяя адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и другие подклассы, соответствующие различным свойствам развивающихся систем, т.е. в тех системах, где обязательно имеется человеческий фактор.

При применении отображения объекта в виде самоорганизующейся системы задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задача выбора целей может быть, в свою очередь, представлена в виде самоорганизующейся системы. Большинство примеров применения системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем.

Деление систем на физические и абстрактные позволяет различать реальные системы (объекты, явления) и системы, являющиеся определенными отображениями (моделями) реальных объектов.

Для реальной системы может быть построено множество систем – моделей, различаемых по цели моделирования, по требуемой степени детализации и по другим признакам. Например, реальная ЛВС, с точки зрения системного администратора – совокупность программного, математического, информационного, лингвистического, технического и других видов обеспечения, с точки зрения противника – совокупность объектов, подлежащих разведке, блокированию, уничтожению, с точки зрения технического обслуживания – совокупность исправных и неисправных средств.

По сложности структуры и поведения системы делят на простые и сложные.

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 считают, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками: свойством робастности, наличием неоднородных связей и целостностью.

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 виды связей: структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные, отношения истинности), информационные и пространственно-временные. По этому признаку отличают 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 целостность. Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом. Целостность 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. Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход. Он основан на определении ресурсов (время счета или используемая память), используемых при решении некоторого класса задач.

Сложные системы допустимо делить на искусственные и естественные. Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей функционирования (назначением) и наличием управления.

В соответствии с типом значений x(t), y(t), z(t) и t системы делятся на дискретные и непрерывные. Такое деление проводится в целях выбора математического аппарата моделирования. Так, теория обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных позволяет исследовать динамические системы с непрерывной переменной.Сдругой стороны, современная техника создает антропогенные динамические системы с дискретными событиями,не поддающиеся такому описанию. Изменения состояния этих систем происходят не непрерывно, а в дискретные моменты времени, по принципу «от события к событию». Математические (аналитические) модели заменяются на имитационные, дискретно-событийные: модели массового обслуживания, сети Петри, цепи Маркова и др.

По виду формализованного аппарата представления системы бывают детерминированные и стохастические. Для перехода от детерминированной к стохастической системе достаточно в ее описание добавить в качестве аргументов функционалов случайную функцию p(i), принимающую значения на непрерывном или дискретном множестве действительных чисел.

По типу целеустремленности системы делят на открытые и закрытые. Системы с входным сигналом x(t), источником которого нельзя управлять (непосредственно наблюдать), или системы, в которых неоднозначность их реакции нельзя объяснить разницей в состояниях, называются открытыми.

Признаком, по которому можно определить открытую систему, служит наличие взаимодействия с внешней средой. Взаимодействие порождает проблему «предсказуемости» значений выходных сигналов и, как следствие, – трудности описания открытых систем.

Понятие открытости систем конкретизируется в каждой предметной области. Например, в области информатики открытыми информационными системами называются программно-аппаратные комплексы, которым присущи следующие свойства:

• переносимость (мобильность) – программное обеспечение (ПО) может быть легко перенесено на различные аппаратные платформы и в операционные среды;

• стандартность – программное обеспечение соответствует опубликованному стандарту независимо от конкретного разработчика ПО;

• наращиваемость возможностей – включение новых программных и технических средств, не предусмотренных в первоначальном варианте;

• совместимость – возможность взаимодействовать с другими комплексами на основе интерфейсов для обмена данными с прикладными задачами в других системах.

В отличие от открытых замкнутые (закрытые) системы изолированы от среды – не оставляют свободных входных компонентов ни у одного из своих элементов. Все реакции замкнутой системы однозначно объясняются изменением ее состояний. Замкнутые системы в строгом смысле слова не должны иметь не только входа, но и выхода. Однако даже в этом случае их можно интерпретировать как генераторы информации, рассматривая изменение их внутреннего состояния во времени. Примером физической замкнутой системы является локальная сеть для обработки конфиденциальной информации.

Свойства систем

Целостность. Закономерность целостности проявляется в возникновении новых интегративных качеств системы, не свойственных образующим ее компонентам. Свойство целостности связано с целью, для выполнения которой предназначена система. Для понимания закономерности целостности рассмотрим две ее стороны:

1) свойства системы (целого) не являются суммой свойств элементов или частей (несводимость целого к простой сумме частей);

2) свойства системы (целого) зависят от свойств элементов, частей (изменение в одной части вызывает изменение во всех остальных частях и во всей системе).

Существенным проявлением закономерности целостности являются новые взаимоотношения системы как целого со средой, отличные от взаимодействия с ней отдельных элементов.

Весьма важным является оценка степени целостности системы при переходе из одного состояния в другое. В связи с этим возникает двойственное отношение к закономерности целостности. Ее называют физической аддитивностью, независимостью, обособленностью. Свойство физической аддитивности проявляется у системы, как бы распавшейся на независимые элементы. Строго говоря, любая система находится всегда между крайними точками как бы условной шкалы: абсолютная целостность – абсолютная аддитивность, и рассматриваемый этап развития системы можно охарактеризовать степенью проявления в ней одного или другого свойства и тенденцией к его нарастанию или уменьшению.

Для оценки этих явлений А. Холл ввел такие закономерности, как «прогрессирующая факторизация» (стремление системы к состоянию с все более независимыми элементами) и «прогрессирующая систематизация» (стремление системы к уменьшению самостоятельности элементов, т.е. к большей целостности). Существуют методы учитывают это введением сравнительных количественных оценок степени целостности с помощью коэффициента использования элементов с позиции определенной цели.

Интегративность. Этот термин подчеркивает интерес не к внешним факторам проявления целостности, а к более глубоким причинам формирования этого свойства и, главное, – к его сохранению. Интегративными называют системообразующие, системоохраняющие факторы, важными среди которых являются неоднородность и противоречивость ее элементов.

Иерархичность – как закономерность построения любой системы заключается в том, что закономерность целостности проявляется на каждом уровне иерархии. Благодаря этому на каждом уровне возникают новые свойства, которые не могут быть выведены как сумма свойств элементов. При этом важно, что не только объединение элементов в каждом узле приводит к появлению новых свойств, которых у них не было, и утрате некоторых свойств элементов, но и что каждый член иерархии приобретает новые свойства, отсутствующие у него в изолированном состоянии.

Таким образом, на каждом уровне иерархии происходят сложные качественные изменения, которые не всегда могут быть представлены и объяснены. Но именно благодаря этой особенности рассматриваемая закономерность приводит к новым следствиям. Во-первых, с помощью иерархических представлений можно отображать системы с неопределенностью. Во-вторых, построение иерархической структуры зависит от цели: для многоцелевых ситуаций можно построить несколько иерархических структур, соответствующих разным условиям, и при этом в разных структурах могут принимать участие одни и те же компоненты. В-третьих, даже при одной и той же цели, если поручить формирование иерархической структуры разным исследователям, то в зависимости от их предшествующего опыта, квалификации и знания системы они могут получить разные иерархические структуры, т.е. по-разному разрешить качественные изменения на каждом уровне иерархии.

Эквифинальность – одна из наименее исследованных закономерностей. Она характеризует предельные возможности систем определенного класса сложности. Эквифинальность применительно к«открытой» системе – это способность (в отличие от состояний равновесия в закрытых системах) с полностью детерминированных начальными условиями достигать не зависящего от времени состояния (которое не зависит от ее исходных условий и определяется исключительно параметрами системы).

Закон необходимого разнообразия – чтобы создать систему, способную справиться с решением проблемы, обладающей определенным, известным разнообразием, нужно, чтобы сама система имела еще большее разнообразие, чем разнообразие решаемой проблемы, или была способна создать в себе это разнообразие.

Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем. Исследования взаимосвязи сложности структуры системы со сложностью ее поведения позволяет получить количественные выражения предельных законов для таких качеств системы, как надежность, помехоустойчивость, управляемость и др. На основе этих законов возможно получение количественных оценок порогов осуществимости систем с точки зрения того или иного качества, а объединяя качества – предельные оценки жизнеспособности и потенциальной эффективности сложных систем.

Закономерности целеобразования. Анализ понятия «цель» позволяет сделать вывод, что при формулировке цели, необходимо отразить в формулировке или в способе представления цели ее активную роль в познании и в то же время сделать ее реалистичной, направить с ее помощью деятельность на получение определенного результата. При этом формулировка цели и представление о ней зависит от стадии познания объекта и в процессе развития представления об объекте цель может переформулироваться. Формируя цель, необходимо определить, в каком смысле на данном этапе рассмотрения объекта употребляется понятие цель, к какой точке «условной шкалы» («идеальное устремление в будущее» – «конкретный результат деятельности») ближе принимаемая формулировка цели.

Зависимость цели от внутренних и внешних факторов – при анализе причин возникновения цели нужно учитывать как внешние по отношению к выделенной системе факторы (внешние потребности, мотивы, программы), так и внутренние потребности, мотивы, программы («самодвижение» целостности). При этом цели могут приводить к возникновению противоречий как между внешними и внутренними факторами, так и между внутренними факторами, имевшимися ранее и вновь возникающими в находившейся в постоянном самодвижении целостности.

Возможность сведения задачи формирования общей (главной, глобальной) цели к задаче структуризации цели – анализ процессов формулирования глобальной цели в сложной системе показывает, что эта цель возникает не как единичное понятие, а как некоторая, достаточно «размытая» область. На любом уровне цель возникает вначале в виде «образа» цели. При этом достичь одинакового понимания общей цели всеми исполнителями, по-видимому, принципиально невозможно без ее детализации в виде упорядоченного или неупорядоченного набора взаимосвязанных подцелей, которые делают ее понятной и более конкретной для разных исполнителей. Таким образом, задача формулирования общей цели в сложных системах должна быть сведена к задаче структуризации цели.

Следующие закономерности являются продолжением двух первых применительно к структурам цели.

Зависимость способа представления структуры целей от стадии познания объекта или процесса (продолжение первой закономерности) – наиболее распространенным способом представления структур целей является древовидная иерархическая структура. Существуют и другие способы отображения: иерархия со «слабыми» связями, табличное или матричное представление, сетевая модель. Иерархическое и матричное описание – это декомпозиция цели в пространстве, сетевая модель – декомпозиция во времени. Промежуточные подцели могут формулироваться по мере достижения предыдущей, что может использоваться как средство управления. Перспективным представляется развертывание иерархических структур во времени, т.е. сочетание декомпозиции цели в пространстве и во времени.

Проявление в структуре целей закономерности целостности – в иерархической структуре целей, как и в любой иерархической структуре, закономерность целостности проявляется на каждом уровне иерархии. Применительно к структуре целей это означает, что достижение целей вышележащего уровня не может быть полностью обеспечено достижением подцелей, хотя и зависит от них, и что потребности, мотивы, программы, влияющие на формирование целей, нужно исследовать на каждом уровне иерархии.

Классификация связей

Связь объектов можно определить таким образом: два или более различных объекта связаны, если по наличию или отсутствию некоторых свойств у одних из них можно судить о наличии или отсутствии тех или иных свойств у других из них. Выявление связей позволяет познавать объекты не непосредственно, а косвенно, через другие объекты, находящиеся с ними в той или иной связи. Характерным для данного определения является наличие в нем ссылок на логическое следование, на вывод одних знаний из других. Исходя из этого различают:

1. Связи взаимодействия (координации), среди которых выделяют связи свойства (такие связи фиксируются, например, в формулах физики типа pV = const) и связи объектов (например, связи между отдельными нейронами в тех или иных нервно-психических процессах).

2. Связи порождения (генетические), когда один объект выступает как основание, вызывающие к жизни другой (например, связь типа «А отец В»).

3. Связи преобразования, реализуемые через определенный объект, обеспечивающий это преобразование (такова функция химических катализаторов) или, реализуемые путем непосредственного взаимодействия двух или более объектов, в процессе которого эти объекты порознь или совместно переходят из одного состояния в другое (таково, например, взаимодействие организмов и среды в процессе видообразования).

4. Связи управления, которые в зависимости от их конкретного вида могут образовывать разновидность функциональных связей.

5. Рекурсивные связи – необходимые связи между явлениями и объектами, при которой ясно, где причина и где следствие. Например, затраты в экономике всегда выступают в качестве причины, а их результаты – в качестве следствия.

6. Синергетические связи – определяются как связи, которые при совместных действиях независимых элементов системы обеспечивает увеличение их общего эффекта до значения, большего, чем сумма эффектов этих элементов, действующих независимо. Именно из синергетических связей вытекают интегральные (эмерджентные) свойства, т.е. свойства целостной системы, которые не присущи составляющим ее элементам, рассматриваемым вне системы.

7. Циклические связи – сложные обратные связи, при которых развитие науки двигает производство, а последнее создает основу для расширения исследований.

Количество связей, определяемое числом возможных сочетаний между элементами, может быть найдено по формуле C = n (n − 1), где n –количество элементов, входящих в систему.

Если система состоит из 7 элементов, то С =42. Но связи между элементами не однозначны, а многозначны и многоплановы. Если допустить, что их можно представить хотя бы в двух сочетаниях, то число состояний резко возрастет и достигнет астрономической цифры 2⁴².