Классификация и основные типы систем

Классификацией называется распределение некоторого множества объектов на непересекающиеся подмножества (классы). Признак или их совокупность, по которым объекты объединяются в классы, называют основанием классификации. Таким образом, класс (в данном контексте) ‑ это совокупность объектов, обладающих некоторыми общими признаками и поведением.

Системные объекты (системы) можно классифицировать по разным основаниям (признакам):

- степени объективности существования (материальные и идеальные);

- по происхождению (естественные и искусственные);

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

- по степени взаимосвязи с окружающей средой (открытые, закрытые;

- по зависимости от времени (статические, динамические);

- по наличию случайных параметров и процессов (детерминированные и вероятностные);

- по наличию процессов управления (управляемые, самоуправляемые, неуправляемые);

- по уровню сложности структуры (сложные, большие);

- степени внутренней организации (хорошо организованные, плохо организованные, самоорганизованные);

- по методам формализованного описания (аналитические, статистические, теоретико-множественные, информационные, имитационные, логические, лингвистические, графические);

- по видам процессов развития (адаптивные, самообучающиеся, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся).

Одна из возможных схем классификации систем показана на рис. 18:

Рис. 18. Вариант классификации систем

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

Естественные системы представляют собой совокупность объектов любой природы, а искусственные системы — совокупность социально-экономических или технических объектов. 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.

Искусственные системы могут быть классифицированы по нескольким признакам, главным из которых является роль человека в системе. Все существующие организационные системы можно считать искусственными. Например, такие системы, как социально-культурная, образовательная, экономическая, техническая, технологическая и т.д. можно определить как искусственные. Каждая из них имеет специальное целевое назначение для организации общественной жизни человека на Земле.

Идеальные системы — это системы высших уровней физического реального мира (Абсолютное Ничто и Физический вакуум) в модели, предложенной московским физиком, академиком РАЭН Г.И. Шиповым (рис. 19).

Открытые и закрытые системы. По степени связи с внешней средой системы классифицируют на открытые и закрытые. (замкнутые). Открытые системы — это системы, которые регулярно обмениваются материально-информационными ресурсами или энергией с окружающей средой. Закрытые системы действуют с относительно небольшим обменом энергией или материалами с окружающей средой, например химическая реакция, протекающая в герметически закрытом сосуде.

Рис. 19. 7-уровневая модель физического мира Г.И. Шипова

Следует отметить, что любые классификации больших и сложных систем, к которым относятся все системы реального мира, достаточно условны. В разделе Системный анализ будет представлена другая достаточно удачная для системного анализа классификация систем Ф.И. Темникова, основанная на представлении (моделировании) систем в сознании наблюдателя с разной степенью формализации. (см. рис. 26).

Большие и сложные системы

Принято считать, что сложная система может быть и небольшой, а большая - не всегда сложной. Поэтому следует дать определение понятиям «большая» и «сложная».

Вот два определения больших систем:

Большие системы (БС)- это такие системы, которые могут быть представлены совокупностью подсистем постоянно уменьшающегося уровня сложности вплоть до элементарных подсистем, выполняющих в рамках данной большой системы базовые элементарные функции.

Процесс представления больших систем в виде иерархии подсистем называется декомпозицией. В качестве примера БС, которую удобно представлять декомпозицией своих компонентов является любая социально-экономическая система (регионального, государственного (национального) или мирового уровня).

Декомпозиция систем осуществляется в соответствии с определёнными правилами. Выделяемые подсистемы должны:

· осуществлять достаточно существенное влияние на конечный результат системы более высокого уровня;

· реализовывать определённые специализированные функции в рамках большой системы;

· формироваться по признакам четкой функциональной связи уровней;

· выражать определённые особенности строения, функционирования и развития системы.

Декомпозиция больших систем позволяет решать следующие задачи:

- выявить специфические закономерности строения, функционирования и развития подсистем;

- выявить общие и специфические закономерности управления подсистемами, сформировать специфические подсистемы управления каждой подсистемы и общую систему управления БС в целом.

Важнейшей особенностью БС является то, что любая их подсистема по отношению к подсистемам низшего уровня является большой, но она не является таковой по отношению к подсистемам более высокого уровня.

Большие системы - это такие системы, в которых число состояний, определяемых состоянием элементов или взаимосвязями между элементами, комбинаторно велико или несчетно.

Последнее определение 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 меду 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 структуру которых входят компоненты и элементы самой разной природы, связанные большим разнообразием отношений и все функциональные процессы которых имеют динамичный, а часто и статистический характер, и, как правило, не могут быть описаны на языке классической математики с использованием формул и аналитических структур.

Они могут быть лишь представлены имитационными моделями с той или иной степенью адекватности. Исследование сложных систем и динамичных процессов, протекающих в них, сталкивается с двумя видами сложности: внутренней и внешней. Внутренняя сложность связана с необходимостью учета синергетических [3] 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 (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 поведения системы в зависимости от случайных факторов, которые могут вызывать нестабильность отдельных параметров, поведенческих процессов и системы в целом.

В современных системных исследованиях появился новый класс сложных систем, которые определяются как адаптивные, самоорганизующиеся или самоуправляемые.

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 такое понятие как «адаптивная организационная структура», под которой следует понимать 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 становятся принципы и закономерности адаптации живого организма в окружающей среде. Исследование адаптивных систем развивается на основе синергетических идей (см. сноску на предыдущей странице) и использования методов теории бифуркаций [4], теории особенностей[5], теории катастроф[6]. В основе этих теорий лежит изучение закономерностей качественных изменений, которые происходят в структуре элементов на параметрическом уровне.