Виды и формы системных структур

В исследованиях принято различать разные виды структур как средства описания системы. Структура может быть представлена в графической, матричной форме, в форме теоретико-множественного описания, с помощью языка топологии, математических средств и т.п. Можно выделить следующие средства описания структур.

 

Рис.4. Сетевая структура системы

 

1. Сетевая структура представляет декомпозицию элементов, представленных во времени. При сетевом представлении структуры системы принято использовать такие понятия как: вершина, ребро, путь, критический путь.

Сетевые структуры систем отображают порядок операций или действий в системе. Например, с помощью сетевого графика описываются производственные этапы деятельности, при проектировании систем отображается ее сетевая модель, при создании плана производственной деятельности – сетевой план. Сетевые модели могут быть представлены однонаправленными, обратными и циклическими связями между элементами системы. Такие связи описываются в виде пути или критического пути между элементами

При системном анализе сетевых структур используются математический аппарат теории графов, а также теория сетевого планирования и управления, которая имеет прикладной характер.

2. Иерархическая структура представляет собой декомпозицию системы в пространстве, устанавливая уровневые связи (отношения) между элементами (подсистемами) в целом образовании.

 

 

Рис.5. Простейшая иерархическая структура системы

 

Элементы или компоненты системы представляются в виде вершин или узлов, а связи между элементами – в виде дуги или соединения узлов. Иерархические структуры принято называть древовидными структурами. Такие структуры называются типа «дерево». Чаще всего с помощью таких структур представляются целепологания и цели управления системой, о которых будет рассказано дальше.

3. Многоуровневые иерархические структуры принято изображать в виде страт, слоев, эшелонов.

 

Страты – это способ описания сложных структур с помощью замены их наиболее простыми моделями. При этом способе, каждая страта описывает свой уровень абстракции, сохраняя особенности входных и выходных параметров.

Слои – это способ описания последовательности решаемых проблем с целью поиска наилучшего метода их решения. Причем при решение многослойных проблем предусматривается учет допустимых ограничений на моделирование нижележащих объектов, без утери общего замысла решения в едущей проблемы.

Эшелон – это способ описания иерархической структуры в виде относительно зависимых, взаимодействующих между собой подсистем (объектов). Такие многоэшелонные структуры описывают относительно независимые уровни управления. На каждом уровне управления подсистемы имеют определенную степень свободы выбора управленческого решения.

 

 

Рис.6. Представление системы в виде Стратов

 

 

 

Рис.7. Многослойная структура системы принятия решений

 

На рис.8 представлено структура подсистем управления, которая выполнена в виде эшелонов. Каждый эшелон представляет собой определенный уровень подсистемы управления. Связь между уровнями управления представлена в виде координации процесса принятия решений в каждой подсистеме. Такая структурная организация связей между подсистемами управления принято называть многоцелевой иерархической структурой управления. Поэтому много-эшелонные структуры часто называют многоцелевыми.

 

Рис.8. Иерархическая структура системы управления, представленная в виде эшелонов

 

4. Матричные структуры представляют взаимоотношения между уровнями иерархической структуры. Они могут быть описаны в виде древовидной иерархической структуры связей, двумерной матрицы со «слабыми» и «сильными» связями и многомерной матрицы.

Рис.9. Примеры матричных структур системы

5. Смешанные иерархические структуры с вертикальными и горизонтальными связями. Примером такой системы может послужить государственная система управления.

6. Структуры с произвольными связями используются, как правило, на начальном этапе исследования системы, для определения важных и необходимых элементов и установления лишь тех связей и отношений, которые оказывают наибольшее влияние на принятие управленческих решений.

 

Рис.10. Структура системы с произвольными связями

На рис.10. представлена система состоящая из 4 элементов, которая представлена произвольными связями между ними. Такое графическое представление системы как правило используется на первом этапе исследования когда еще не установлены закономерности связей и отношений между элементами. Описание систем в виде структуры с произвольными связями чаще всего используется на уровне формирования авторской концепции системного исследования выделяемого объекта из окружающей среды.

 

Классификации систем

В основе любой классификации систем лежит определение наиболее существенного признака или их сочетание, который (которые) описывают некоторую общность свойств систем. К таким признакам можно отнести классификацию систем по:

- происхождению (естественные и искусственные);

- степени объективности существования (материальные и абстрактные);

- содержанию (социальные, физические, экономические, технические и т.п.);

- степени взаимосвязи с окружением (открытые, закрытые, относительно обособленные);

- состоянию во времени (статические и динамичные);

- обусловленности функционального действия (детерминированные и вероятностные);

- обусловленности процессов управления (управляемые и самоуправляемые);

- уровню сложности структуры (суперсложные, большие и сложные, подсистемы, элементы);

- степени внутренней организации (хорошо организованные, диффузные и самоорганизованные);

- методам формализованного описания объекта в качестве системы (адекватное, теоретико-множественное представление, информационное описание, имитационно-динамическое, структурно-лингвистическое представление и т.п.);

- методам моделированию процесса развития (управляемые, адаптивные, самообучаемые, самовосстанавливающие, самовоспроизводящие и т.п.).

Более подробно о содержании разных классификаций систем, представленных нами в качестве систематизации основных признаков можно познакомится в учебных пособиях и учебниках по теории систем и системному анализу [1,3,4,7,8,11,13]. В данной работе даются лишь базовые положения и раскрываются те основные понятия, которые выступают в теории систем как основополагающие.

В теории систем принято все исследуемые системы делить на три основных класса: абстрактные, естественные и искусственные. Такое деление имеет важное методологическое значение для исследования систем. Первые системы являются основой для эволюции научных теорий познания. Вторые - основой для выявления закономерностей и формулирования законов природы всех явлений. Третьи – для развития отраслевых научных знаний.

Абстрактные системы – это системы теоретико-методологического характера, позволяющие описывать общие и специфическое свойства организационной структуры элементов, связей и отношений в целостном образовании для познания, изучения и проектирования состояния, поведения и развития исследуемого сложного объекта в качестве системы. Абстрактные системы необходимы для разработки логических моделей представления о материальных системах. Абстрактные системы классифицируются по способу познания и методам формального описания (рис.11).

Логически-описательные модели или вербальные (словесные) модели создаются на основе использования дедуктивного (теоретического построения гипотез, рассуждения, умозаключения от общего к частному) и индуктивного (способ научного познания от частного к общему) методов описания исследуемого объекта-системы в качестве системы научных понятий и определений об основных закономерностях структуры, организации, состояния и поведения материальных систем.

Символические модели – это модели, которые в графическом или математическом виде позволяют описать структурно-функциональные особенности исследуемого объекта-системы в формализованном виде. Представление объекта-системы в графическом виде позволяет выделить основные элементы системы (количество элементов и их основные параметры), описать характер связей (прямые, обратные, цикличные) и отношений (уровни иерархического соподчинения). Графические модели могут создаваться как промежуточный этап для разработки математической модели. Часто создание математической модели затруднено из-за того, что отсутствует образное представление системы как целого объекта исследования. Графические модели могут быть представлены в виде плоскостных моделей (алгоритмы линейного, разветвленного и циклического построения) или объемных, в которых хорошо просматриваются варианты возможных связей между элементами при взаимодействие разных факторов внутренней и внешней среды.

 

 

Рис.11. Классификация способов представления абстрактных систем

Математические модели могут быть представлены тремя основными классами:

- статические модели, описывающие статическое состояние системы в качестве системы уравнений;

- динамические модели, которые описывают формально процессы функционирования элементов или всей системы;

- квазистатические модели, которые описывают переходные процессы состояний от статики к динамике или, наоборот, в элементах или системе в целом.

Абстрактные модели позволяют на теоретико-логическом уровне представить обоснование научной гипотезы исследования объекта-системы, которую в дальнейшем необходимо довести до практической реализации, т.е. использовать ее для выявления определенных параметрических закономерностей состояния или процессов в виде математических моделей материальных систем.

Материальными системами принято называть все объективно существующие системы в пространстве и времени. Материальные системы принято разделять по происхождению на естественные и искусственные.

К естественным системам принято относить те системы, которые имеют естественно-природное происхождение. Например, природные ресурсы экономики, человек, как системный объект исследования в социальных и образовательных системах, природные явления, как системный объект в исследовании физических, химических, биологических и других науках.

Естественные системы изучаются на основе законов и закономерностей естественных отраслевых наук физики, химии, биологии и т.п. Их формальное описание осуществляется на базе естественно-математических методов моделирования. Естественные системы – это системы, в которых компонентами являются те или иные природные элементы явлений, структур или процессов природного окружения. Любая естественная система всегда является достаточно сложной для ее изучению с точки зрения системного подхода. Это объясняется тем, что в рамках предметного исследования очень сложно выделить число дискретных элементов и описать достаточно адекватно связи между ними. Например, математик Г.Н. Поваров делит все системы в зависимости от числа элементов, в нее входящих, на четыре класса;

- малые (10 - 10 элементов);

- сложные ( – элементов);

- ультрасложные ( - элементов);

- суперсложные ( – элементов).

К искусственным системам относятся все остальные, которые были созданы самим человеком для обеспечения всех потребностей своего существования на Земле. Все существующие общественно-организационные системы можно считать искусственными. Например, такие системы как социально-культурная, образовательная, экономическая, техническая, технологическая и т.д. можно определить в качестве искусственных. Каждая из них имеет специальное целевое назначение для организации общественной жизни человека на Земле.

 

 

Рис. 12. Необходимые элементы исследования материальных систем

Социально-экономические системы представляют собой достаточно сложные многоуровневые, многофакторные и многокритериальные открытые системы. Причем, эти системы имеют комплексную организацию, т.к. взаимодействие между социальными и экономическими параметрами элементов такой системы всегда носит, нелинейный, динамичный и резонансный характер. Это обстоятельство необходимо учитывать при проектировании информационных систем в экономике.

На рис.12 показаны основные элементы реализации системного подхода в исследовании материальных систем с учетом принципов теории систем.

Представленная на рис. 12 схема показывает основные способы, принципы и методы описания материальных систем в качестве объекта-системы. Выше мы уже приводили пример классификации систем по способу представления на простые (малые) и большие и сложные. В специальной литературе существует много понятий по поводу определений больших и сложных систем [3,7,13].

 

Большие и сложные системы

Большая часть авторов склонна считать, что сложная система может быть и не большой, а большая не всегда сложной. Поэтому следует дать определение понятиям «большая» и «сложная».

Большие системы – это такие системы, в которых число состояний, определяемых состоянием элементов или взаимосвязями между элементами, комбинаторно велико или несчетно. Это обстоятельство существенно характеризует специфику свойств большой системы и накладывает ряд ограничений в процессе ее исследования.

Понятие «комбинаторно» следует определять как наличие в системе многообразия комбинаций связей и вариантов отношений между элементами, которые могут динамично изменять их состояние.

Сравнение таких вариантов на основе перебора часто оказывается принципиально невозможным. Поэтому для исследования больших систем требуются специфические методы исследования на основе синтеза. Одним из таких методов является метод декомпозиции системы, разбиение ее на достаточно определенные подсистемы и установление тех элементов, которые определяют взаимосвязь посредством хотя бы одного общего ресурса (средства) обмена информацией или веществом.

Сложные системы – это такие системы, в которых все функциональные процессы имеют динамичный характер и не могут быть описаны на языке классической математике, использую формулы и аналитические структуры. Они могут быть лишь представлены имитационными моделями в той или иной степени адекватности. Исследование сложных систем и динамичных процессов, протекающих в них, сталкиваются с двумя видами сложности, как «внутренняя сложность», так и «внешняя сложность». Внутренняя сложность связана с необходимостью учета синергетических свойств, как в элементах, так и в самой системе. Внешняя сложность заключается в том, что необходимо учитывать влияние всех факторов внешней среды на систему, которые могут вызывать случайные отклонения от заданной цели развития или существования. Результат взаимодействия внешних и внутренних факторов может иметь не только детерминированный, но и вероятностный или стохастический характер.

Понятие «детерминированный» определяет предсказуемый характер процесса, который можно описать в виде четкого алгоритма поведения системы в зависимости от управляющих воздействий.

Понятие «стохастичность» определяет вероятностный (непредсказуемый) характер поведение системы в зависимости от случайных факторов, которые могут вызывать нестабильность отдельных параметров системы в целом.

В современных системных исследованиях появился новый класс сложных систем, которые определяются в качестве адаптивных, самоорганизующихся и самоуправляемых систем.

Термин «адаптация» (от лат. Adaptatio – приспособление) означает что объект-система обладает рядом свойств приспособления, которые позволяют ей изменять свое состояние, структуру и поведение в процессе взаимодействия с внешней средой.

Например, для социально-экономических систем часто используется новое понятие «адаптивная организационная структура», которое следует понимать, как организационную структуру способную гибко изменять свои цели, задачи, функции, свойства и поведение в зависимости от динамично изменяющихся условий внешнего окружения.

Средства адаптации в сложных системах могут быть различными. Это и система самообучения, которая использует закономерности биологических, физических и психологических «механизмов» обучения человека. Методологической основой развития теории адаптивных социально-экономических систем становится принципы и закономерности адаптации живого организма в окружающей среде. Исследование адаптивных систем развивается на основе синергетических идей, о которых уже говорилось в первых параграфах, и использования методов теории бифуркации, теории особенностей, теории катастроф. В основе этих теорий лежит изучение закономерностей качественных изменений, которые происходят в структуре элементов на параметрическом уровне.