Тема 2 КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ 2 1 Принципы

Тема 2. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ

2. 1 Принципы классификации Известно много различных вариантов классификаций систем. Их можно разделить на два основных типа: предметный и категориальный. Классификации, базирующиеся на предметном принципе, выделяют основные виды конкретных систем, существующих в природе и обществе. При этом предпринимаются попытки классифицировать системы следующим образом: • – по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т. п. системы); • – по виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физические, химические и др. ).

При категориальной классификации системы разделяются по общим характеристикам, присущим любым системам независимо от их материального воплощения: статические и динамические, детерминированные и вероятностные и т. д.

Бир выделяет 5 типов систем, представленных в табл. 2. 1. Системы Простые (состоящие из небольшого числа элементов) Детерминирован Оконная ные задвижка (их поведение точно предсказуемое) Проект механических мастерских Сложные (достаточно разветвленные, но поддающиеся описанию) Цифровая электронновычислительна я машина Автоматизаци я Очень сложные (не поддающиеся точному и подробному описанию)

Вероятностные (нельзя дать точного детального предсказания) Подбрасывани е монеты Хранение запасов Экономика Движение медузы Условные рефлексы Мозг Статистический Прибыль контроль промышленног качества о предприятия продукции Фирма

Классификация Боулдинга Типы систем Уровень сложности Примеры Неживые системы Статистические структуры Кристаллы Простые динамические структуры с заданным Часовой механизм законом поведения Кибернетические Термостат системы с управляемыми циклами обратной связи

Живые системы Открытые системы с самосохраняемой структурой (первая ступень, на которой возможно разделение на живое и неживое) Живые организмы с низкой способностью Клетки Растения воспринимать информацию Живые организмы с более развитой способностью воспринимать информацию, но не обладающие самосознанием Животные Системы, характеризующиеся самосознанием, мышлением и нетривиальным поведением Люди Социальные системы Социальные организации Трансцендентные системы (системы, лежащие в настоящий момент вне нашего познания)

2. 2. Классификация на основе дескриптивного определения системы Ф. И. Перегудов делит системы на простые и сложные относительно их моде лей: если модель достаточно (адекватно) отображает поведе ние системы, то система является простой по отношению к модели, а когда модель неадекватна системе, то система является сложной по отношению к модели.

Классификация систем В. Н. Сагатовского Категориальные характеристики Моно Поли Статические Динамические (функционирующие) Динамические (развивающиеся) Открытые Компоненты системы Свойств Элемент а ы Отношения

Закрытые Детерминированные Вероятностные Простые Сложные

• • • Монофункционирующая детерминированная простая (МФДП). Примером может служить небольшое предприятие, выпускающее одну и ту же однотипную продукцию и рассматриваемое только с точки зрения гарантированного выпуска этой продукции и, при этом, эффективно управляемое неавтоматизированным ( «ручным» ) способом. Система не может быть одновременно монофункционирующей, детерминированной и сложной по отношению к естественным способнос тям человека, на которых базируется «ручное» управление, поэто му данный тип системы пропускается. 2. Монофункционирующая вероятностная простая (МФВП). Мож но использовать прежний пример, но при наличии «помех» , застав ляющих включить в систему и учитывать такие элементы, которые являются случайными по отношению к ее цели, но необходимыми при создавшихся обстоятельствах. Как правило, производственная система, являющаяся МФДП при составлении плана, превращается в МФВП при реализации этого плана. 3. Монофункционирующая вероятностная сложная. Система отличается от предыдущего типа тем, что обилие и влияние случайных факторов на деятельность системы таково, что возникшую неопре деленность не удается устранить неавтоматизированным ( «ручным» ) способом. В этой связи для успешного управления необходима автоматизация.

• Моноразвивающаяся детерминированная простая. Примером может служить небольшое предприятие, осваивающее выпуск новой продукции. • 5. Моноразвивающаяся вероятностная простая. Тот же пример, но в условиях неопределенности, поддающейся управлению неавтоматизированным способом. • 6. Моноразвивающаяся вероятностная сложная. Тот же пример, но неопределенность факторов развития такова, что не поддается учету и управлению без применения средств автоматизации. • 7. Полифункционирующая детерминированная простая. Отличается от МФДП наличием более чем одной функции (небольшое предприятие, выпускающее несколько видов продукции). • 8. Полифункционирующая детерминированная сложная. В отличие от моносистемы наличие нескольких функций у детерминированной полисистемы может превратить ее в сложную относительно «ручных» средств управления, так как для достижения поставленных целей необходима автоматизация.

2. 3 Классификация систем с управлением Управление представляет собой процесс выработки и осуществления управляющего воздействия по переводу объекта в желаемое состояние. • Понятие управления связано с такими сходными понятиями, как «объект управления» , «способ управления» , «управляющее воздействие» , «цель управления» . Уточним эти понятия с точки зрения общих принципов системных исследований. • Под объектом управления понимается объект, для достижения желаемых результатов функционирования которого необходимы и допустимы специально организованные воздействия.

Система S Среда F Объект управления Y Среда U Алгоритм Управляющий объект Цель

Назовем системой управления (системой с управлением) такую совокупность объекта управления и управляющего объекта, процесс взаимодействия которых приводит к выполнению поставленной цели управления.

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННЫЕ СМЕШАНЫЕ ЕСТЕСТВЕННЫЕ Орудия Эргономические Живые Механизмы Биотехнические Неживые Машины Организационные Экологические Автоматы Автоматизированные Социальные Роботы. . ВИРТУАЛЬНЫЕ

СИСТЕМЫ С КАЧЕСТВЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ С КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ Содержательное описание Дискретные Формализованное описание Непрерывные Смешанное описание Смешанные СО СМЕШАННЫМ ОПИСАНИЕМ ПЕРЕМЕННЫХ

СИСТЕМЫ ЧЕРНЫЙ ЯЩИК (оператор А неизвестен) НЕПАРАМЕТРИЗОВА ННЫЙ КЛАСС (оператор А известен частично) ПАРАМЕТРИЗОВА ННЫЙ КЛАСС (оператор А известен до параметров) БЕЛЫЙ ЯЩИК (оператор А известен полностью)

СИСТЕМЫ УПРАВЛЯЕМЫЕ ИЗВНЕ САМОУПРАВЛЯЕМЫЕ С КОМБИНИРОВАННЫМ УПРАВЛЕНИЕМ

СИСТЕМЫ Энергетические Материальные Информационные ОБЫЧНЫЕ ЭНЕРГОКРИТИЧНЫЕ МАЛЫЕ БОЛЬШИЕ ПРОСТЫЕ СЛОЖНЫЕ Ресурсы Полная Обеспеченност ь Недостаточная

• • Классификация систем, приведенная на рис. 2. 6, позволяет более точно объяснить разницу между большими и сложными системами. Из рис. 2. 6 следует, что возможны 4 комбинации систем: малые простые; малые сложные; большие простые; большие сложные.

2. 4 Классификация систем по степени организованности • В. В. Налимов выделяет класс хорошо организованных и класс плохо организованных или диффузных систем. • В. Н. Волкова к этим двум классам добавила класс развивающихся или самоорганизующихся систем, который включает саморегулирующиеся, самообучающиеся, самонастраивающиеся

• Представление объекта или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей. • Большинство моделей физических процессов и технических систем представлены в этом классе организованных систем. • Представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения, т. е. экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу.

При представлении объекта в виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы. Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем, при определении численности штатов в обслуживающих учреждениях, при исследовании документальных потоков информации и т. д.

• Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи. • Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризуется рядом признаков, особенностей, которые обусловлены наличием в системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования системы, приспосабливаемости ее к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.

• • Перечислим эти особенности: нестационарность (изменчивость, нестабильность) отдельных параметров и стохастичность поведения; уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях благодаря наличию активных элементов и предельных возможностей, определяемых ресурсами; способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и помехам. Это, конечно, полезное свойство, однако адаптивность проявляется и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управление системой; способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям, обусловленная наличием активных элементов; способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру, сохраняя при этом целостность и основные свойства; способность и стремление к целеобразованию: в отличие от закрытых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с активными элементами цели формируются внутри системы; неоднозначность использования понятий (например, «цель – средство» , «система – подсистема» и т. д. ).

• Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выделив адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самообучающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и т. д. • При представлении объекта классом самоорганизующихся систем задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь, могут быть описаны в виде самоорганизующихся систем, т. е. структура основных направлений, плана, структура функциональной части АСУ должна развиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная структура предприятия и т. д.

2. 5 Классификация информационных систем • • • Приведем примеры классификации ИС. На первом уровне классификации в качестве классификационных признаков ИС могут использоваться: параметры объекта управления (сфера применения, масштаб, состав функций управления); способ организации ИС; степень интеграции ИС; информационно технологическая архитектура ИС; технологические процессы обработки информации; методология разработки ИС

• • Вариант 1: промышленное предприятие; сфера обращения (торговля, банки и кредитные организации); образование; социальная сфера и др. • • Вариант 2: системы обработки транзакций; системы принятия решений; информационно справочные системы; офисные информационные системы. • • Вариант 3: автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП); системы организационного или административного управления (АСОУ); автоматизированные системы научных исследований (АСНИ); системы автоматизированного проектирования (САПР).

Информационные системы следует делить на два больших класса: – для технологических процессов в широком смысле этого слова; – административно организационного типа. Для информационных систем технологического типа характерно получение первичной информации от автоматических устройств (датчиков) и выдаче ее соответствующим приемникам (приборам, исполнительным органам). Это системы управления технологическими процессами добычи, переработки, транспортировки и т. д.

К информационным системам административно организационного типа относятся автоматизированные системы управления предприятием (АСУП), отраслью (ОАСУ), экономические информационные системы (ЭИС), автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), системы автоматизированного проектирования (САПР). В последнее время широкое распространение получили интеллектуальные информационные системы (ИИС) и экспертные системы (ЭС). В этих системах кроме данных используются знания, механизмы логического вывода (индуктивный, дедуктивный, абдуктивный) и учитывается неопределенность.

Для информационных систем административно организационного типа (ИС АОТ) источниками информации являются документы, подготовленные человеком. На выходе этих систем информация также выдается в виде документов, удобных для их восприятия людьми. В ИС АОТ допускаются сравнительно большие запаздывания при сборе, обработке, передаче информации, характерно наличие долговременного хранения больших массивов информации.