Классификация систем, большие системы.

Существует несколько классификаций систем. Наибольшее распространение получили классификации, согласно которым названия систем совпадают с названиями соответствующих раз­делов науки, рассматривающих такие системы. Например, иногда системы делят на формальные (математические, логические), механические, физические (в которые входят химические и физико-химические) и живые. Классификация подобного типа предложена Боулдингом, который рассматривает восемь уровней сложности систем:

1. Статические системы (карты Земли, Луны).

2. Простые динамические системы (часы, дизель, динамомашина).

3. Простые кибернетические системы (термостат).

4. Открытые или самовосстанавливающиеся системы (пламя, река).

5. Растения.

6. Животный мир.

7. Человек.

8. Социальные организации.

В классификации предложенной Биром системы делятся:

· по степени неопределенности на: детер­минированные и вероятностные;

· по степени сложности на: простые, сложные и очень сложные.

Наименее сложные системы называют простыми. Системы, не являющиеся простыми и отличающиеся разветвленной струк­турой и большим разнообразием внутренних связей, считают сложными, поддающимися описанию. Системы которые точно и подробно описать уже нельзя, называют очень сложными.

Детерминированной системой считают систему, в которой составные части взаимодействуют точно предвиденным образом. Вероятностной называют систему, прогноз состояний кото­рой можно осуществить с некоторой степенью вероят­ности. Границы между классами систем очень условны. Все зависит от степени детализации системы, от характера задачи и требуемой точности решения.

В таблице даны примеры различных систем. Здесь нет примера очень сложной детерминированной системы, поскольку таких систем не существует.

Таблица 2.1 Классификация систем по степени неопределенности и степени сложности

Например, система, состоящая из двух металлических шаров, перемещающихся по гладкой плоскости навстречу друг другу, является простой, если речь идет о задаче грубого описания траек­тории движения этих шаров; но если речь идет о точном описании траектории движения шаров или об их деформации при столкнове­нии (тепловые явления при ударе, точный характер остаточной деформации и т.п.), то систему следует считать, по меньшей мере, сложной.

Когда речь идет о детерминированных и вероят­ностных системах, то системы рассматриваются, будто они детер­минированы или будто они вероятностны в той мере, в какой допущение устраивает экспериментатора. Воз­вращаясь к примеру с шарами, заметим, что при переходе от пер­вой задачи ко второй, мы переходим от простой детерминированной системы к сложной вероятностной.

Представляют интерес сложные и очень сложные вероятностные системы. В литературе рассматриваются так называемые большие си­стемы, по поводу термина нет единого мнения. Так, напри­мер, У.Эшби отмечает, что система является большой с точки зрения наблюдателя, возможности которого она превосхо­дит в каком-либо аспекте, важном для достижения цели наблю­дателя. При этом один и тот же материальный объект в зависимости от цели и средств наблюдателя может приводить или не приводить к большой системе, а физические размеры объекта не явля­ются существенными.

Ю.И.Черняк утверждает, что если система слишком большая для наблюдателя, то ее нужно рассматривать последовательно по частям. Поэтому большой системой он называет си­стему, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам. Сложной же системой он считает такую систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи.

Г.Гуд и Р.Макол все системы делят на малые и большие, считая, что малые системы однозначно опре­деляются свойствами процесса и ограничены одним типовым про­цессом, его внутренними связями, а также особенностями аппара­турного оформления, а большие системы представляют собой совокупность малых систем и отличаются от них в количественном и качественном отношении. Они отмечают, что большим системам присущи:

1) определенная целостность, наличие общих целей и назна­чения;

2) большие размеры, большое число выполняемых функций;

3) сложность поведения;

4) наличие конкурирующих сторон (в системе могут протекать противоположные процессы, что сопровождается уменьшением ее эффективности);

5) стохастическая природа управляющих сигналов, возмущений и нагрузки.

Примерно таких же взглядов на большие и малые системы придерживается В.В.Кафаров [7]. Э.В.Утеуш и 3.В.Утеуш [8] отождествляют понятия большая и сложная система. Кроме перечисленных выше, к свойст­вам таких систем они относят невозможность оценить сложную сис­тему по результатам испытаний, потому что их поведение обычно так же сложно и дорого, как и создание самой системы. Еще одной особенностью сложных производственных систем авторы считают обязательное участие человека в их управлении. И.В.Кузьмин [9], кроме отмеченных выше особенностей систем, выделяет следующие:

1) многоплановость решения задачи;

2) сложность подсистем;

3) многомерность;

4) наличие перекрещивающихся прямых и обратных связен;

5) многообразие структур с различными иерархическими уровнями, с изменяющимся составом.

У.Эшби отмечает важную особенность больших систем- наличие у них свойств, не вытекаю­щих из известных (наблюдаемых) свойств элементов системы и способов их соединения.

Итак, повидимому, большими системами можно считать очень сложные вероятностные системы с управлением.