1.1. Информационные системы. Основные понятия и определения.

Потребность в использовании понятия «система» для объектов различной физической природы возникала с древних времен: ещё Аристотель обратил внимание на то, что целое (т. е. система) несводимо к сумме частей, его образующих [59, 109, 84].

В частности, термин «система» и связанные с ним понятия комплексного, системного подхода исследуются и подвергаются осмыслению философами, биологами, психологами, кибернетиками, физиками, математиками, экономистами, инженерами различных специальностей. Потребность в использовании этого термина возникает в тех случаях, когда невозможно что-то продемонстрировать, изобразить, представить математическим выражением и нужно подчеркнуть, что это будет большим, сложным, целым и единым. Например, это экономическая система, система управления объектом (предприятием, городом, регионом) и т. д.

В математике термин «система» используется для отображения совокупности математических выражений или правил – «система уравнений», «система счисления», «система мер» и т. п. Казалось бы, в этих случаях можно было воспользоваться терминами «множество» или «совокупность». Однако понятие системы подчеркивает упорядоченность, целостность, наличие определённых закономерностей.

Интерес к системным представлениям проявлялся не только как к удобному обобщающему понятию, но и как к средству постановки задач с большой неопределённостью. По мере усложнения производственных процессов, развития науки, появились задачи, которые не решались с помощью традиционных математических методов и в которых всё большее место стал занимать собственно процесс постановки задачи, возросла роль эвристических методов, усложнился эксперимент, доказывающий адекватность формальной математической модели.

Для решения таких задач стали разрабатываться новые разделы математики; оформилась в качестве самостоятельной прикладная математика, приближающая математические методы к практическим задачам; возникло понятие, а затем и направление «принятие решений», которое постановку задачи признаёт важнейшим этапом её решения.

Исследование процессов постановки задач, процесса разработки сложных проектов позволили обратить внимание на особую роль человека: человек является носителем целостного восприятия, сохранения целостности при расчленении проблемы, при распределении работ, носителем системы ценностей, критериев принятия решения. Для того чтобы организовать процесс проектирования, начали создаваться системы организации проектирования, системы автоматизации проектирования, управления разработками и т. п.

В настоящее время нет единства в определении понятия «система». В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система – это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основоположник теории систем Людвиг фон Берталанфи ¹ определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. А. Холл [120] определяет систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками. Ведутся дискуссии, какой термин – «отношение» или «связь» – лучше употреблять. Большой вклад в создание теории систем внес А. А. Богданов в своей работе «Всеобщая организационная наука (тектология)» ².

Позднее в определениях системы появляется понятие цели. Так, в «Философском словаре» система определяется как «совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой определённым образом и образующих некоторое целостное единство»³.

В последнее время в определение понятия «системы» наряду с элементами, связями и их свойствами и целями начинают включать наблюдателя, хотя впервые на необходимость учёта взаимодействия между исследователем и изучаемой системой указали один из основоположников кибернетики У. Р. Эшби [131], а также М. Месарович и Я. Такахара [77], которые считают, что система – это «формальная взаимосвязь между наблюдаемыми признаками и свойствами».

В 1950—70-х гг. предложен ряд других подходов к построению общей теории систем (М. Месарович, Л. Заде, Р. Л. Акофф, Дж. Клир, А. И. Уемов, Ю. А. Урманцев, Р. Калман, Е. Ласло и др.). Основное внимание при этом было обращено на разработку логико-концептуального и математического аппарата системных исследований. В 1960–е гг. (под влиянием критики, а также в результате интенсивного развития близких к общей теории систем научных дисциплин) Л. фон Берталанфи внес уточнения в свою концепцию, и в частности различил два смысла общей теории систем. В широком смысле она выступает как основополагающая наука, охватывающая всю совокупность проблем, связанных с исследованием и конструированием систем (в теоретическую часть этой науки включаются кибернетика, теория информации, теория игр и решений, топология, теория сетей и теория графов, а также факгоральный анализ). Общая теория систем в узком смысле из общего определения системы как комплекса взаимодействующих элементов стремится вывести понятия, относящиеся к организменным целым (взаимодействие, централизация, финальность и т. д.), и применяет их к анализу конкретных явлений. Прикладная область общей теории систем включает, согласно Л. фон Берталанфи, системотехнику, исследование операций и инженерную психологию.

Учитывая эволюцию, которую претерпело понимание общей теории систем в работах Л. фон Берталанфи и др., можно констатировать, что с течением времени имело место всё более увеличивающееся расширение задач этой концепции при фактически неизменном состоянии её аппарата и средств. В результате создалась следующая ситуация: строго научной концепцией (с соответствующим аппаратом, средствами и т. д.) можно считать лишь общую теорию систем в узком смысле. Что касается общей теории систем в широком смысле, то она или совпадает с общей теорией систем в узком смысле (в частности, по аппарату), либо представляет собой действительное расширение и обобщение общей теории систем в узком смысле и аналогичных дисциплин. Тогда встает вопрос о развернутом представлении её средств, методов и аппарата. В последние годы множатся попытки конкретных приложений общей теории систем, например, к биологии, системотехнике, теории организации и др.

Общая теория систем имеет большое значение для развития современной науки и техники: не подменяя специальные системные теории и концепции, имеющие дело с анализом определённых классов систем, она формулирует общие методологические принципы системного исследования.

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.

D1. Система есть нечто целое: S = А (1,0).

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

D2. Система есть организованное множество (Темников Ф. Е. – [112]):

S = (орг, М),

где орг – оператор организации; М –множество.

DЗ. Система есть множество вещей, свойств и отношений (А.И. Уемов): S=({т},{n},{r}),

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

D4. Система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определённое поведение в условиях окружающей среды:

S=(ε, SТ, ВЕ, Е).

Список определений может быть продолжен ⁴.

Последовательность определений можно продолжить до Dn (n=5,6,…).

В качестве «рабочего» определения понятия системы в литературе по теории систем часто рассматривается следующее: система – это множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство, обладающее свойством эмерджентности (от англ. Emergence – возникновение, появление нового); в теории систем — наличие у какой-либо системы особых свойств, не присущих её подсистемам и блокам, а также сумме элементов, не связанных особыми системообразующими связями; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов.

Любой элемент системы можно рассматривать как самостоятельную систему (математическую модель, описывающую какой-либо функциональный блок, или аспект изучаемой проблемы), как правило, более низкого порядка. Каждый элемент системы описывается своей функцией.

Под функцией понимается присущие живой и костной материи вещественно-энергетические и информационные отношения между входными и выходными процессами. Если такой элемент обладает внутренней структурой, то его называют подсистемой. Такое описание может быть использовано при реализации методов анализа и синтеза систем. Это нашло отражение в одном из принципов системного анализа, говорящим о том, что любой элемент может быть либо подсистемой в некоторой системе, либо подсистемой среди множества объектов аналогичной категории. Элемент всегда является частью системы и вне её не представляет смысла.

Рассматривая различные определения понятия «система» и не выделяя ни одного из их в качестве основного, обычно подчеркивают сложность этого понятия, неоднозначность выбора формы его описания на различных стадиях исследования. Рассмотрим основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем.

Элемент. Под элементом принято понимать простейшую неделимую часть системы. Ответ на вопрос, что является такой частью, может быть неоднозначным и зависит от цели рассмотрения объекта как системы, от точки зрения на него или от аспекта его изучения. Таким образом, элемент – это предел деления системы с точек зрения решения конкретной задачи и поставленной цели. Систему можно расчленить на элементы различными способами в зависимости от формулировки цели и её уточнения в процессе исследования.

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»). Например, подсистемы АСУ, подсистемы пассажирского транспорта крупного города.

Структура. Это 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 её 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 иногда представляют в виде иерархии. Иерархия – это упорядоченность компонентов по степени важности (многоступенчатость, служебная лестница). 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 управления. Однако могут быть связи и в пределах одного уровня иерархии, а также перекрестные связи: один и тот же узел нижележащего уровня может быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня. Такие структуры иногда называют иерархическими структурами «со слабыми связями». Между уровнями иерархической структуры могут существовать и более сложные взаимоотношения, например, типа «страт», «слоев», «эшелонов». Примеры иерархических структур: энергетические системы, АСУ, структура исполнительной власти города и т. д.

Связь. Понятие «связь» 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 проявления и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделить на направленные и ненаправленные, на сильные и слабые. По характеру – на связи подчинения, генетические, равноправные (или безразличные) связи, связи управления. Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направленности процессов в системе в целом или в отдельных её подсистемах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактеризованы несколькими из названных признаков. Структуры, подсистемы, элементы и связи обычно представляются с использованием элементов теории графов.

Важную роль в системах играет понятие обратной связи. Это понятие легко иллюстрируется на примерах технических устройств, организационно-экономических системах и т. д. 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 системы (State of System) – это не что иное, как характеристика системы на данный момент её функционирования. Поскольку система описывается определённым комплексом существенных переменных и параметров, то для того, чтобы выразить состояние системы, нужно определить значения, принимаемые ими в рассматриваемый момент.

Допустим, для характеристики предприятия (в соответствии с поставленной задачей) важны его производственная мощность P, численность рабочих L, размер запасов сырья S, реальный выпуск продукции M. Тогда состояние этой системы z_t в момент t₁ будет исчерпывающе описано неизменным параметром P и значениями показателей L(t₁), S(t₁), M(t₁), а в момент t₂ — показателями P, L(t₂), S(t₂), M(t₂).

Cостояние можно определить более строго, если рассмотреть элементы ε (или компоненты, функциональные блоки), определяющие состояние, учесть, что «входы» можно разделить на управляющие u и возмущающие х (неконтролируемые) и что «выходы» (выходные результаты, сигналы) зависят от ε, u и х, т. е., z_t=f(ε_t, u_t, x_t). Тогда в зависимости от задачи состояние может быть определено как (ε, u), (ε, u, z) или (ε, х, u, z).

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

Поведение. Если система способна переходить из одного состояния в другое (например, z₁→z₂→z₃), то говорят, что она обладает поведением, и выясняют его закономерности. С учётом введённых выше обозначений поведение можно представить как функцию z_t=f(z_t-1, x_t, u_t). Такое определение нашло своё практическое воплощение, например, при разработке имитационных моделей, социально – экономических и производственных систем, при прогнозировании движения различных объектов и во многих других областях.

Внешняя среда. Под внешней средой понимается множество элементов, которые не входят в систему, но изменение их состояния вызывает изменение поведения самой системы.

Модель и цель системы. В философии под моделью понимается широкая категория кибернетики, заменяющая изучаемый объект его упрощённым представлением, с целью более глубокого познания оригинала. Под моделью системы понимается описание системы, отображающее определённую группу её свойств. Создание модели системы позволяет предсказывать её поведение в определённом диапазоне условий. Под математической моделью (в дальнейшим – моделью) понимается идеализированное математическое отражение исследуемого объекта.

Фундаментальные (детальные) модели, количественно описывающие поведение или свойства системы, начиная с такого числа основных физических, экономических, социальных и других допущений (первичных принципов), какое только является возможным. Такие модели предельно подробны и точны для явлений, которые они описывают. Важнейшие классы моделей – оптимизационные и имитационные.

Оптимизационные модели предназначены для решения хорошо структурированных проблем, в которых цель может быть сведена к явно выраженному функционалу и системе ограничений. Здесь применяются методы линейного, квадратического, динамического и т. п. программирования. Чаще всего такие модели используются в исследовании операций.

Недостатки оптимизационных моделей сводятся к вынужденному упрощёнию действительности, т. к., как правило, управленческие решения не являются однокритериальными. Поэтому полученные рекомендации часто теряют практическую ценность. Тем не менее, оптимизационные модели по сравнению с интуитивными умозрительными моделями менеджеров имеют значительные преимущества.

Имитационные модели используются для решения слабоструктурированных задач, в которых функционал не может быть задан явно. Такие модели чаще всего предназначены для ответа на вопрос «Что будет, если? ...».

С помощью имитации могут быть найдены удовлетворительные (или Парето-оптимальные) решения сложных проблем, тогда как оптимизационные модели позволяют получить оптимальные решения только для проблем с упрощённой структурой.

Феноменологические модели ⁵ используются для качественного описания физических процессов, когда точные соотношения неизвестны, либо слишком сложны для применения. Такие приближенные или осредненные модели обычно обоснованы физически и содержат входные данные, полученные из эксперимента или более фундаментальных теорий. Феноменологическая модель основывается на качественном понимании физической ситуации. При получении феноменологических моделей используются общие принципы и условия сохранения. Феноменологические модели могут быть представлены, как правило, только на вербальном уровне.

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

Устойчивость. Под устойчивостью понимается способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий. Эта способность обычно присуща системам при постоянном равновесии, если только отклонения не превышают некоторого предела. Понятие устойчивости зависит от языка описания модели: устойчивость по Ляпунову, устойчивость с точки зрения критерия Найквиста-Михайлова, мартингальная устойчивость и др.

Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться по аналогии с техническими устройствами, называют устойчивым состоянием равновесия. Равновесие и устойчивость в социально-экономических и организационных системах – гораздо более сложные понятия, чем в технике, и до недавнего времени ими пользовались только для некоторого предварительного описательного представления о системе. В последнее время появились попытки формализованного отображения этих процессов и в сложных организационных системах, для выявления параметров, влияющих на их развитие и взаимосвязь.

Развитие. Исследованию процесса развития, соотношения процессов развития и устойчивости, изучению механизмов, лежащих в их основе, уделяют в кибернетике и теории систем большое внимание. Понятие развития помогает объяснить сложные термодинамические, информационные и социально-экономические процессы в природе и обществе.

Цель. Применение понятия «цель» и связанных с ним понятий целенаправленности, целеустремлённости, целесообразности, целеполагания сдерживается трудностью их однозначного толкования в конкретных условиях. Это связано с тем, что процесс целеполагания и соответствующий ему процесс обоснования целей, по крайней мере, в организационных системах весьма сложен и не до конца изучен. Его исследованию большое внимание уделяется в психологии, философии, кибернетике. В Большой Советской Энциклопедии цель определяется как «заранее мыслимый результат сознательной деятельности человека». В практических применениях цель – это идеальное устремление, которое позволяет увидеть перспективы или реальные возможности, обеспечивающие своевременность завершения очередного этапа на пути к идеальным устремлениям.

В связи с усилением влияния применения программно-целевых принципов в планировании и управлении исследованию закономерностей целеобразования и представления целей в конкретных условиях уделяется всё больше внимания. Например: энергетическая программа, продовольственная программа, жилищная программа, программа перехода к рыночной экономике. Понятие «цель» лежит в основе развития системы. Отметим, что увлечение разработкой таких программ привело к отходу от классических принципов программно – целевого планирования и управления и снижению качества программ. Так, ни одна из перечисленных выше программ не имеет таких атрибутов, как графы «цели – мероприятия», локальные и системные приоритеты, сетевые графики, глобальная оптимизация комплекса программных мероприятий, несмотря на то, что всё это присутствовало при разработке крупных программ разработки стратегических систем вооружений.

Цель системы. Состояние системы описывается рядом переменных x₁, …, x_n. Одна из переменных или группа переменных {x} должна поддерживаться в определённом значении функции x=F(X, t) (или в диапазоне значений), называемой целевой функцией. Целевая функция может быть не одна, и тогда говорят о многокритериальной оптимизации.

Если систему разделить на компоненты (подсистемы), то обнаружить её существенные свойства станет невозможным, они проявляются только в результате действия целостной системы. Эмерджентные свойства являются важными в понимании сущности анализа и синтеза. Анализ позволяет выявлять закономерное развитие системы, однако её качественные характеристики (свойства) не раскрываются. Дополнением анализа является синтез – создание целого из частей. С помощью синтеза обретается понимание [84].

Принято выделять простые и сложные системы. Сложность может проявляться двумя различными путями: статическим и динамическим. Статическая сложность (детальная) определяется в процессе детализации как количество рассматриваемых элементов. Динамическая сложность зависит от отношений между элементами и определяет поведение системы во времени.

Информационные системы относятся к классу динамически сложных систем. Они состоят из множества элементов или подсистем, которые находятся в разных состояниях и могут изменяться, в зависимости от изменения других частей. По виду элементов информационные системы относятся к системам типа «процесс» (элементами являются информационные процессы).

К числу задач, составляющих предмет теории информационных процессов ⁶ и систем, относятся:

– определение общей структуры системы;

– организация взаимодействия между подсистемами и элементами;

– учёт влияния внешней среды;

– выбор оптимальной структуры системы,

– выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы.

Проектирование больших систем обычно делят на две стадии:

– макропроектирование (внешнее проектирование), в процессе которого решаются функционально-структурные вопросы системы в целом;

– микропроектирование (внутреннее проектирование), связанное с разработкой элементов системы как физических единиц оборудования и с получением технических решений по основным элементам (их конструкции и параметры, режимы эксплуатации).

В соответствии с таким делением процесса проектирования больших систем в теории систем рассматриваются методы, связанные с макропроектированием сложных систем.

Макропроектирование включает в себя три основных раздела:

1) определение целей создания системы и круга решаемых ею задач;

2) описание действующих на систему факторов, подлежащих обязательному учёту при разработке системы;

3) выбор показателя или группы показателей эффективности системы.

Теория информационных процессов и систем как наука развивается в двух направлениях. Первое направление – феноменологический подход (иногда называемый причинно-следственным или терминальным). Это направление связано с описанием любой системы как некоторого преобразования входных воздействий (стимулов) в выходные величины (реакции). Второе – разработка теории сложных целенаправленных систем. В этом направлении описание системы производится с позиций достижения ею некоторой системы целей или выполнения некоторой функции.

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

– по виду отображаемого объекта – технические системы, биологические и др.;

– по виду научного направления – математические системы, физические, химические и т. д.;

– по виду формализованного аппарата представления системы – детерминированные и стохастические;

– по типу целеустремленности – открытые и закрытые;

– по сложности структуры и поведения – простые и сложные;

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

Классификации всегда относительны [38]. Цель любой классификации ограничить выбор подходов к отображению системы и дать рекомендации по выбору методов их проектирования, эксплуатации, модернизации и т. п. Отметим, что при анализе стохастических систем доказано, что максимально правдоподобная классификация состоит в том, что каждый объект, вектор состояния которого определяется гауссовским распределением, относится к одному классу.

Технические, биологические и другие системы

Технические системы включают технические объекты. Примерами технических объектов являются движущиеся объекты, объекты энергетики, объекты химической промышленности, объекты машиностроения, бытовая техника и многие другие. Объекты технических систем хорошо изучены в теории управления, и в частности, в теории оптимального управления.

Экономические системы. Экономическими объектами являются: цех, завод, предприятия различных отраслей или видов экономической деятельности. В качестве переменных в них выступают экономические показатели, например, прибыль. Производительность труда, возраст основных производственных фондов и т. д. Важно отметить, что «хорошие системы» направлены на максимизацию эффективности, понимаемую в широком смысле.

Биологические системы. Биологические системы различной степени сложности (клетки и ткани, органы, системы органов и организмы, биоценозы и экосистемы, вплоть до биосферы в целом) имеют, как правило, несколько уровней структурно-функциональной организации. Представляя собой совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, они обладают свойствами целостности (несводимость свойств системы к сумме свойств её элементов), устойчивости, а также способностью к адаптации по отношению к внешней среде, развитию, самовоспроизведению и эволюции. Любая биологическая система является динамической – в ней постоянно протекает множество процессов, часто сильно различающихся во времени. В то же время биологические системы это – открытые системы, условием существования которых служит обмен энергией, веществом и информацией как между частями системы (или подсистемами), так и с окружающей средой.

Детерминированные и стохастические системы

Если внешние воздействия, приложенные к системе (управляющие и возмущающие), являются определёнными известными функциями времени u = f(t), то в этом случае состояние системы, описываемой обыкновенными дифференциальными уравнениями, в любой момент времени t может быть однозначно описано по состоянию системы в предшествующий момент времени. Системы, для которых состояние однозначно определяется начальными значениями и может быть предсказано для любого момента времени, называются детерминированными. Например, движение планет солнечной системы в первом приближении можно считать детерминированным.

Стохастические системы – это системы, изменения в которых носят случайный характер. Например, воздействие на энергосистему различных пользователей. При случайных воздействиях данных о состоянии системы недостаточно для предсказания в последующий момент времени её поведения.

Случайные воздействия могут прикладываться к системе извне или возникать внутри некоторых элементов (внутренние шумы). Исследование систем при наличии случайных воздействий можно проводить обычными методами, минимизировав шаг моделирования, чтобы не пропустить влияния случайных параметров. При этом, поскольку максимальное значение случайной величины встречается редко (в основном в технике преобладает нормальное распределение), то выбор минимального шага в большинстве моментов времени не будет обоснован. Системы могут быть стохастическими и по своей природе. Такие системы описываются стохастическими дифференциальными уравнениями.⁷

В подавляющем большинстве случаев при проектировании систем разработчиком учитываются не максимальные, а наиболее вероятные или усредненные значения случайных параметров. Хорошо известна задача штурмана и рулевого [78].

Расчёт систем при случайных воздействиях производится с помощью специальных статистических методов. Вводятся оценки случайных параметров, выполненные на основании множества испытаний. Например, карта поверхности уровня грунтовых вод мегаполиса.

Статистические свойства случайной величины определяют по её функции распределения или плотности вероятности.

Открытые и замкнутые системы

Понятие открытой системы ввел Л. фон Берталанфи. Основные отличительные черты открытых систем – способность обмениваться с внешней средой энергией и информацией. Закрытые (замкнутые) системы изолированы от внешней среды (с точностью, принятой в модели).

Самоорганизующиеся системы. Отображение объекта в виде самоорганизующейся системы – это подход, позволяющий исследовать наименее изученные объекты и процессы. Самоорганизующиеся системы обладают признаками диффузных систем: стохастичностью поведения, нестационарностью отдельных параметров и процессов. К этому 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. Примеры: биологические организации, коллективное поведение людей, организация управления на уровне предприятия, отрасли, государства в целом, 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, описана в виде самоорганизующейся системы, т. е. структура функциональной части АСУ, структура целей, плана может разбиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ (комплекс технических средств АСУ) или организационная структура системы управления.

Большинство примеров применения системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем.

Классификация систем

Большая система – это такая управляемая система, которая представляет собой совокупность взаимосвязанных управляемых подсистем, объединённых общей целью функционирования. Примерами больших систем могут служить: энергосистемы, включающие природные источники энергии (реки, месторождения химического или ядерного горючего, солнечную и ветровую энергию); электростанции; преобразовательные подстанции; обслуживающий персонал; линии передачи энергии; потребителей энергии; производственные предприятия, куда входят источники снабжения сырьём и энергией, персонал, технологическое оборудование, средства его ремонта, техническая документация, финансы, сбыт продукции, учёт и отчётность; торговые сети, включающие поставщиков товаров, склады, торговые точки, персонал, финансы, учёт и отчётность; живой организм с его системами питания, дыхания, движения, нервной и гуморальной регуляции, восстановления разрушающихся элементов (клеток) и воспроизведения дочерних организмов.

Понятие «Большая система» возникло как выражение системного подхода к постановке и решению задач управления, свойственного кибернетике. Оно введено не с целью классификации систем (деления их на «большие» и «небольшие»), а чтобы выделить способ рассмотрения поведения управляемых систем большого масштаба с учётом всего многообразия протекающих в них явлений. Характерные особенности большой системы – это: наличие выделяемых частей (управляемых подсистем); участие в системе людей, машин и природной среды; наличие материальных, энергетических и информационных связей между частями систем, а также связей между рассматриваемой системой и другими системами. При системном подходе с целью изучения и совершенствования больших систем используются только такие методы, которые не игнорируют наличия тесной взаимосвязи между большим числом факторов, определяющих поведение рассматриваемой системы. Учитывается также большая или меньшая неопределённость поведения системы в целом и отдельных её частей как результат действия случайных факторов и участия в системе людей. Принимается во внимание взаимовлияние системы и окружающей её среды. Учитываются изменения во времени свойств системы и внешней среды. Такой подход эффективен при исследовании сложных технических, экономических и биологических систем, для которых оказываются бесплодными традиционные методы, основанные на поочерёдном изучении отдельных черт системы или отдельных явлений или на далеко идущем упрощении объекта рассмотрения.

Сложная система. Сложная система – это составной объект, части которого можно рассматривать как системы, закономерно объединенные в единое целое в соответствии с определенными принципами, или связанные между собой заданными отношениями. Понятием сложной системы пользуются в системотехнике, системном анализе, исследовании операций и при системном подходе в различных областях науки, техники и народного хозяйства. Сложную систему можно расчленить (не обязательно единственным способом) на конечное число частей, называемых подсистемами; каждую такую подсистему (высшего уровня) можно в свою очередь расчленить на конечное число более мелких подсистем и т. д., вплоть до получения подсистем первого уровня, так называемых элементов сложной системы, которые либо объективно не подлежать расчленению на части, либо относительно их дальнейшей неделимости имеется соответствующая договорённость. Подсистема, таким образом, с одной стороны, сама является сложной системой из нескольких элементов (подсистем низшего уровня), а с другой стороны – элементом системы старшего уровня. Это определение принадлежит Н. П. Бусленко [14].

Деление это условное и возникло из-за появления систем, имеющих в своём составе совокупность подсистем с наличием функциональной избыточности. Простая система может находиться только в двух состояниях: состоянии работоспособности (исправном) и состоянии отказа (неисправном). При отказе элемента простая система либо полностью прекращает выполнение своей функции, либо продолжает её выполнение в полном объёме, если отказавший элемент резервирован. Большая система при отказе отдельных элементов и даже целых подсистем не всегда теряет работоспособность, зачастую только снижаются характеристики её эффективности. Это свойство больших систем обусловлено их функциональной избыточностью и, в свою очередь, затрудняет формулировку понятия «отказ» системы.

Примеры больших систем

Информационная система, управляющая динамикой пассажирского транспорта крупного города, высокотехнологичными производственными процессами; система управления полетами крупного аэродрома; система управления энергетической системой города, региона и др.

Характерные особенности больших систем

К ним относятся:

– большое число элементов в системе (сложность системы);

– взаимосвязь и взаимодействие между элементами;

– иерархичность структуры управления;

– обязательное наличие человека в контуре управления, на которого возлагается часть наиболее ответственных функций управления.

Расчленение системы на элементы – важный шаг при формальном описании системы. Внутренняя структура элемента при этом не является предметом исследования. Имеют значение только свойства, определяющие его взаимодействие с другими элементами системы и оказывающие влияние на характер системы в целом.

Формально любая совокупность элементов системы вместе со связями между ними может рассматриваться как её подсистема. Использование этого понятия оказывается особенно плодотворным в тех случаях, когда в качестве подсистем фигурируют некоторые более или менее самостоятельно функционирующие элементы системы.

В системе управления полетом самолета можно выделить следующие подсистемы: систему дальнего обнаружения и управления; систему многоканальной дальней связи; многоканальную систему слепой посадки и взлета самолета; систему диспетчеризации; весь комплекс бортовой аппаратуры самолета. Подсистемы больших систем сами могут быть большими системами, которые легко расчленить на соответствующие подсистемы. Так, например, большую систему «Городской пассажирский транспорт» по видам транспорта можно расчленить на подсистемы: троллейбусы, автобусы, трамвай, метрополитен, такси. Каждая из этих подсистем, в свою очередь, является большой системой.

Так, таксомоторное хозяйство состоит из сотен (тысяч) автомобилей и шоферов, нескольких автопарков, средств технического обслуживания управления и связи.

Выделение подсистем – важный шаг при формальном описании больших систем.

Иерархичность структуры управления. Управление в больших системах (БС) может быть централизованным и децентрализованным. Централизованное управление предполагает концентрацию функции управления в одном центре большой системы. Децентрализованное – распределение функции управления по отдельным элементам. Типичные БС, встречающиеся на практике, относятся, как правило, к промежуточному типу, когда степень централизации находится между двумя крайними случаями – чисто централизованным и чисто децентрализованным.

Децентрализация управления позволяет сократить объём перерабатываемой информации, однако в ряде случаев это приводит к снижению качества управления.

Для управления с иерархичной структурой управления характерно наличие нескольких уровней управления.

Примеры иерархической структуры управления: административное управление, управление в вооруженных силах, управление в небольших организациях.

Присутствие человека в контуре управления обязательно. Поскольку в БС обязательно наличие человека, она является всегда эргатической системой ⁸. Наряду с недостатками (присутствие «человеческого фактора»), эргатические системы обладают рядом таких преимуществ, как нечёткая логика, эволюционирование, принятие решений в нестандартных ситуациях. На сегодняшний день эргатические системы широко распространены. Примерами таких систем являются: система управления блоком станции, система управления самолетом, диспетчерская служба аэропорта, вокзала. Эргатические системы нашли своё применение на объектах, где вмешательство оператора в работу объекта является на сегодняшний день необходимым условием обеспечения надёжного функционирования работы данных объектов.

Часть функций управления выполняется человеком. Эта особенность БС связана с целым рядом факторов:

– участие человека в большой системе требует, чтобы управление учитывало социальные, психологические, моральные и физиологические факторы, которые не поддаются формализации и могут быть учтены в системах управления только человеком;

– необходимость в ряде случаев принимать решение на основе неполной информации, учитывать неформализуемые факторы – всё это должен делать человек с большим опытом, хорошо понимающий задачи, стоящие перед системой;

– могут быть системы, в которых нет отношений подчинённости, а существуют лишь отношения взаимодейстия отношения (отношения предприятий «по горизонтали»).