Что можно считать системой

Система

В повседневной практике термин «система» может употребляться во множестве различных смысловых значений, в частности:

Содержание

Определения системы

Существует по меньшей мере несколько десятков различных определений понятия «система», используемых в зависимости от контекста, области знаний и целей исследования. [3] [4] Основной фактор, влияющий на различие в определениях, состоит в том, что в использовании понятия «система» есть двойственность: с одной стороны оно используется для обозначения объективно существующих феноменов, а с другой стороны — как метод изучения и представления феноменов, то есть как субъективная модель реальности. [4]

В связи с этой двойственностью авторы определений различают по меньшей мере два аспекта: как отличить системный объект от несистемного и как построить систему путём выделения её из окружающей среды. На основе первого подхода даётся дескриптивное (описательное) определение системы, на основе второго — конструктивное, [4] иногда они сочетаются. Подходы к определению системы также предлагают делить на онтологический (соответствует дескриптивному), гносеологический и методологический (последние два соответствуют конструктивному). [5]

Так, данное в преамбуле определение из БРЭС [1] является типичным дескриптивным определением.

Примеры дескриптивных определений:

Примеры конструктивных определений:

Таким образом, главное отличие конструктивных определений состоит в наличии цели существования или изучения системы с точки зрения наблюдателя или исследователя, который при этом явно или неявно вводится в определение.

Свойства систем

Общие для всех систем

Классификации систем

Классификации осуществляются по предметному или по категориальному принципу.

Предметный принцип классификации состоит в выделении основных видов конкретных систем, существующих в природе и обществе, с учётом вида отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т. п.) или с учётом вида научного направления, используемого для моделирования (математические, физические, химические и др.).

Классификация систем В. Н. Сагатовского:

Закон необходимости разнообразия (закон Эшби)

При создании проблеморазрешающей системы необходимо, чтобы эта система имела большее разнообразие, чем разнообразие решаемой проблемы, или была способна создать такое разнообразие. Иначе говоря, система должна обладать возможностью изменять своё состояние в ответ на возможное возмущение; разнообразие возмущений требует соответствующего ему разнообразия возможных состояний. В противном случае такая система не сможет отвечать задачам управления, выдвигаемым внешней средой, и будет малоэффективной. Отсутствие или недостаточность разнообразия могут свидетельствовать о нарушении целостности подсистем, составляющих данную систему.

Источник

Понятие системы и конструкции. Их место в проектировании информационных систем

После прочтения комментариев к предыдущей статье Классификация конструкций: примеры и заблуждения, посвященной классификации конструкций, я понял, насколько разное представление мы имеем относительно термина конструкции. Когда я писал статью, мне казалось, что этот термин трактуется довольно просто. Но, почитав комментарии, понял, что стоит поговорить о нем отдельно.

Конструкция

Толковый словарь Ефремовой определяет два разных понятия, которые обозначаются одним термином конструкция:

Поскольку состав – это множество, то первое понятие переводится так: конструкция — это множество объектов, связанных между собой связями. При этом, судя по определению, объекты должны быть рукотворным и неживыми. То есть, нельзя представить Землю в виде конструкции, если не предположить, что ее сделали инопланетяне. Нельзя представить ДНК в виде конструкции, если только эта ДНК не создана кем-то. То есть, в определение конструкции надо добавить, что объекты рукотворные. Например, множество объектов: <фюзеляж, крылья, хвост>состоит из рукотворных объектов, и, потому, может называться конструкцией. Конструкцией под названием самолет. Замечу, что в данном контексте самолет – это не объект, а множество объектов <фюзеляж, крылья, хвост>. Можно назвать это множество самолет(к).

Сколько объектов может быть в конструкции? В определении нет ответа на этот вопрос. Но мы можем предположить, что их конечное число, большее одного, потому что в определении говорится о связях. Итого получилось: рукотворное множество объектов, созданное человеком, объекты объединены связями, множество конечное, количество элементов больше одного.

При этом нет обязательного условия, чтобы конструкция имела название, или явно был указал объект, чья конструкция рассматривается. Можно моделировать и безымянную конструкцию.

Второе понятие термина «конструкция» значит следующее: конструкция — это объект, который может быть представлен в виде множества объектов. Например, поскольку самолет как объект может быть представлен в виде множества объектов, состоящего из фюзеляжа, крыльев и хвоста, его также называют конструкцией. В данном тексте, чтобы отличить обозначение самолета как объекта от обозначения самолета как множества, можно написать: самолет(о) может быть представлен в виде множества объектов — самолета(к).

Любой объект может быть разделен на части. Неделимых объектов мы не знаем. То есть, любой объект можно назвать конструкцией? Нет. Потому что не всякий рукотворный объект можно поделить на рукотворные части. Например, отливка (болванка), являясь рукотворным объектом, не может быть поделена на рукотворные части. Поэтому болванку нельзя назвать конструкцией.

Разбирая термин «конструкция», мы обнаружили одну важную особенность языка: объект и его конструкция называются одним именем. То есть, самолет(о) и самолет(к) в быту называют одним именем: самолет. Понятно, что объект и множество объектов – это разные концепты. В словаре Ефремовой эти концепты различаются, но в быту название одно, и потому, люди часто путают их и не могут разделить эти два понятия, обозначенные одним термином. Та же проблема была в процессном подходе, в котором понятия функция, функциональная структура, сценарий и тд. назывались одним термином — процесс. Из-за этого многим аналитикам казалось, что функция и сценарий – одно и то же.

Путаница, которая возникает из-за того, что два понятия названы одним словом, проявляет себя в ответе на следующий вопрос: что такое тот или иной объект? Ответы можно разделить на два типа:

Другой пример: поезд – состав, сцепленных между собою железнодорожных вагонов, приводимых в движение локомотивным или моторным вагоном. В данном контексте дается определению поезду(к). Можно сказать, что поезд — это длинное транспортное средство для перевозки пассажиров или грузов по железной дороге. Это – определение поезда(о). Интересно, что в словарях можно найти определения как тем, так и другим понятиям.

В быту мы не замечаем разницы между такого рода определениями. Например, группе аналитиков показывается макет производственной линии. Каждый при этом может увидеть совершенно разные картины. Один увидит объект под названием «производственная линия», другой – конструкцию, имеющую то же название. Поскольку, объект и его конструкция – совершенно разные понятия, то увидят они совершенно разные вещи. До тех пор, пока они не договорятся о едином взгляде на этот макет, они будут говорить о разных объектах. Хорошо, если контекст заставит их сойтись на одной точке зрения. Однако, это происходит не всегда. Этап, на котором выясняется предмет обсуждения обычно пропускается. Из-за этого возникают ошибки в понимании. Та же проблема возникает, когда мы хотим строить онтологическую модель. Например, если мы хотим выяснить сложность конструкции самолета при помощи атрибута: «количество конструктивных элементов самолета», то надо найти объект в модели, которому приписать этот атрибут. Приписать его самолету(о) нельзя, потому что разделить самолет на части можно множеством способов. Поэтому, это атрибут должен быть отнесен ко множеству объектов, но не к объекту.

Система

Посмотрим, как справляется с данным терминологическим парадоксом системная инженерия. Системная инженерия дает определение системы так:

Если для конструкций отношение между объектом и его конструкцией называлось так: «конструкция объекта», то для обозначения отношения между объектом и его системой используется другой термин: «строение объекта». Например, строение человека связывает человека(о) с человеком(с). Кстати, интересно, почему нет термина «система объекта» по аналогии с термином «конструкцией объекта»?

Можно ли назвать системой объект, а не множество объектов? То есть можно ли применить термин система к объекту так же, как термин конструкция применить к объекту? Скорее всего, — можно. Например, говорят, что система обладает эмерджентностью. Формально этот тезис переводится так: свойства объекта, строение которого представлено в виде исследуемой системы, отличны от свойств элементов этой системы. Поскольку в данном контексте объект назван системой, то объект тоже можно назвать системой.

Поскольку любой объект может быть разделен на части, то любой объект может быть назван системой. Это отличает термин система от термина конструкция, потому что не любой объект может быть назван конструкцией.

Мне кажется, чтобы ликвидировать коллизии, которые могут возникнуть у инженера, читающего книги по системной инженерии, в словари стоит внести второе определение термина система по аналогии со вторым значением термина конструкция:

Можно ли распространить на системы тезис о том, что любой объект может иметь разные структуры в зависимости от наблюдателя? Да, можно. Мы прекрасно знакомы с двумя разными парадигмами строения человека, которые порождают разные структуры: внутреннее строение и внешнее строение человека.

В системной инженерии также существует требование, которое накладывает ограничения на множества возможных объектов. Речь об эмерджентности. Объект, чья структура представлена в виде системы, должен обладать свойствами, отличными от свойств элементов системы. При этом возникает два вопроса:

Обобщение понятия конструкция

Теперь попробуем обобщить понятие конструкция(к) и система(с) на более широкий класс объектов и множеств. В своей статье я именно это и хотел сделать. Видимо, без текущего вступления это было не понятно. Я ввел понятие обобщенной конструкции(к), которая отличается от общепринятого понятия конструкции следующим:

Получилась такая иерархия классов: Обобщенная конструкция – это самое широкое множество, подмножеством которого являются системы и конструкции.

Введение обобщенной конструкции понадобилось мне для приведения к единому виду всех структур, которые мы создаем для описания различных конструкций, а также для описания тех ограничений, которые возникают при упрощении этих структур.

Например, чаще всего, моделирование конструкций производится при помощи связей «часть-целое». При этом информацию о конструкции (средняя масса элементов конструкции, например) мы передаем в модель объекта, конструкцию которого мы моделируем. Ограничения такого способа моделирования в том, что мы не можем создать несколько различных конструкций одного объекта, будь то конструкций в разных парадигмах, будь то конструкций в одной парадигме, но отличающихся версиями.

Однажды мне была поставлена задача смоделировать различные версии конструкции одного космического аппарата. Версии существовали одновременно во времени и моделировали различные версии конструкторских решений. К тому же сами версии менялись во времени, потому что конструкторские решения эволюционировали с течением времени. Без введения понятия конструкция решить такую задачу было можно, но выглядело это очень странно. Похожая задача решалась мной при моделировании планов производства работ, которых одновременно было несколько версий: оптимистичный, пессимистичный и реальный. При этом план производства работ, в свою очередь, был частью другого плана производства работ. И таких этажей было 5. До ввода в модель объектов, моделирующих конструкции, моделирование выглядело так: множество связей «часть-целое», «раскрашенных» в разные цвета. «Красные» связи моделировали одну конструкцию объекта, «зеленые» — другую. «Цветов» было много и существовала проблема стыковки разных цветов. Фактически, эти «цвета» моделировали различные точки зрения на конструкцию объекта, не называя это явно. То же приходилось делать со свойствами объекта, которому были переданы свойства конструкции: у нас были «красные» значения свойств и «зеленые». Так мы выходили из положения до введения понятия «конструкция». Мне интересно, как моделируется подобный кейс в стандарте ИСО 15926?

Другой практический кейс: ЛЭП с одной стороны, может быть поделена на трассы, каждая трасса — на провода. С другой стороны, каждая трасса может быть поделена на участки трассы между опорами и тд.

Таким образом, ЛЭП можно разобрать на части разными способами. И каждый способ решает конкретную практическую задачу. Как в данном случае должен смоделировать эти конструкции аналитик, руководствуясь стандартом ИСО 15926?

Есть интересный прием деления одного и того же объекта на части разными способами. Этот прием работает, когда объекты, на которые мы делим объект, относятся к разным предметным областям. Например, один и тот же объект мы можем назвать предприятие, а можем назвать функция. Это две разные парадигмы представления одного и того же. Тогда функции мы делим отдельно, предприятие – отдельно. В принципе, если можно добавлять новые типы объектов, то та часть проблем, которая связана с моделированием объектов в разных парадигмах, закрывается этим способом.

Моделирование конструкций при помощи связей «часть-целое» довольно распространено, потому что сильно сокращает объем модели и упрощает алгоритмы работы с ней. Поэтому часто, аналитики используют такой способ моделирования. Однако, этот способ накладывает ограничения на количество одновременно существующих версий конструкций, заставляет все отрасли предприятия работать с одной моделью конструкций, даже, если для кого-то эта модель является контрпродуктивной. При этом, если речь идет о конструкции объектов, то разные отрасли предприятия еще могут как-то договориться, то при моделировании функциональных структур, подобная договоренность становится, на мой взгляд, невозможной. Поэтому, возвращаясь к стандарту ИСО 15926, боюсь предположить, что он был заточен для моделирования только двух точек зрения на происходящее и существующее. Для этого в нем есть два типа объектов: физические и функциональные. При этом каждый раз при моделировании двух точек зрения модельеру приходится делать непростой выбор между тем, что назвать физическим, а что назвать функциональным объектом. Потому что и та и другая конструкции могут одновременно оказаться функциональными, или одновременно физическими объектами. Например, участок ЛЭП между опорами – это физический, или функциональный объект? Можно сказать, что физический, но, если заказчик скажет, что функция этого участка – перенос энергии на расстояние, то участок ЛЭП между опорами станет функциональным объектом, и смоделировать две разные конструкции одной ЛЭП не удастся. Или, более очевидный пример: молекула водорода, с одной стороны, состоит из атомов (одна система), а, с другой стороны – из ядер и электронов (другая система). Понятно, что природа этих систем одинаковая – физическая. Как ИСО 15926 будет моделировать эти две разные физические конструкции?

Проблема с ООП программированием та же: конструкция в ООП моделируется при помощи агрегации объектов, фактически, связей «часть-целое» Я не могу представить себе в ООП объект, который может быть представлен в виде разных конструкций. Потому что ООП также заточен под моделирование конструкций, но только с одной точки зрения. В ООП нельзя построить даже двух разных конструкций одного объекта. Как в ООП смоделировать тот факт, что ЛЭП состоит из трасс и одновременно состоит из участков ЛЭП между опорами?

Место конструкции в процессе мышления

Еще несколько слов о месте конструкции в нашем мышлении, а, следовательно, моделировании. Есть два пути достижения понимания – синтез и анализ. Когда мы делаем анализ, мы представляем себе объекты в виде обобщенных конструкций, когда синтез, наоборот, обобщенные конструкции представляем в виде объектов. Совершая анализ, мы пытаемся понять, как устроен объект, совершая синтез, мы пытаемся упростить модель, генерализируя ее. Получается цепочка: …объект – его конструкция – объект (элемент этой конструкции) – конструкция объекта – объект (элемент этой конструкции) – конструкция объекта… Далее я не буду повторять «обобщенная», потому что буду подразумевать всегда этот класс конструкций. Начинать моделирование можно как с объекта, так и с конструкции. Двигаться можно как вниз, так и вверх по иерархии объектов, совершая анализ, или синтез. По-другому это можно представить, как приближение к объектам или удаление от них. Приближаясь, мы делаем анализ, делая описание более подробным, удаляясь – синтез, или обобщение. Довольно забавно, но в современных стандартах моделирования я много читал про декомпозицию, но очень мало про композицию. Если встречается что-то, посвященное композиции, об этом пишется непонятными словами, которые довольно сложно трактовать. Например, когда мы собираем статистику по операциям в соответствии с методологией Шухарта, мы получаем параметры объектов (функций), но сами объекты при этом не называем. Когда мы моделируем процессы и декомпозируем операции, почему-то мы не можем делать обратной операции – композиции процессов в операции. Или сам процесс описания предметной области почему-то назван «анализ». Но почему не «синтез»? На мой взгляд, аналитик занимается и тем и другим процессом: и синтезом, и анализом. Строя статистические отчеты, мы занимаемся синтезом, разбирая объекты на части, — анализом.

Но даже с анализом, который вроде, должен быть хорошо описан в стандартах, возникают сложности при реализации.

Конструкция должна помочь нам узнать об объекте что-то новое. Например, рассмотрим плоскую фигуру, частями которой тоже будут плоские фигуры. Возможность такого деления позволяет нам ввести понятие меры Жордана, которая, в свою очередь, позволяет нам ввести понятие площади. Благодаря делению объекта на себе подобные объекты, мы смогли ввести понятие меры. Таким образом, деление воды на воду позволяет нам узнать о воде что-то новое – ее объем. Поэтому деление воды на воду я бы тоже назвал конструкцией, а в определение конструкции зашил тезис о том, что она служит инструментом для достижения понимания.

Ограничения стандартов моделирования

Чего не хватает в стандартах моделирования? Прежде всего, описание класса задач, которые они решают. Стандарты хороши тем, что позволяют разным субъектам создать модель, понимаемую ими одинаково в рамках задач, которые они решают, автоматизировать решения этих задач, наладить обмен информацией между разными информационными системами в рамках решаемых задач и тд. Что плохого в них? Плохо, что в стандартах плохо, а зачастую никак не описаны границы их применения. Поэтому стандарты, заточенные под решение одного класса задач, стремятся распространить на решение другого класса. Если круг задач очерчен, то попытка решить задачу, выходящую за этот круг, должна приводить к изменению стандарта, или отказу от него.

Сейчас становится популярна задача создания единой информационной модели на основе единого онтологического базиса. При этом в качестве основы часто берут какой-то отраслевой стандарт и пытаются отмаппить решение всех задач на этот стандарт (то есть пытаются использовать его как базис, чтобы потом расширить). Но это невозможно, хотя бы потому что разные отрасли деятельности человека производят деление объектов разным способом. Поэтому добавление в единую информационную модель новых знаний связано с созданием новых конструкций и новых объектов, которые надо маппить на уже существующие объекты и конструкции.

Источник

ТСиСА. Вопрос №15

Многообразие систем довольно велико, и существенную помощь при их изучении оказывает классификация.
Классификация — это разделение совокупности объектов на классы по некоторым наиболее существенным признакам.
Важно понять, что классификация — это только модель реальности, поэтому к ней надо так и относиться, не требуя от нее абсолютной полноты. Еще необходимо подчеркнуть относительность любых классификаций.
Сама классификация выступает в качестве инструмента системного анализа. С ее помощью структурируется объект (проблема) исследования, а построенная классификация является моделью этого объекта.
Полной классификации систем в настоящее время нет, более того, не выработаны окончательно ее принципы. Разные авторы предлагают разные принципы классификации, а сходным по сути — дают разные названия.

1. Классификация по происхождению.
В зависимости от происхождения системы делятся на естественные и искусственные (создаваемые, антропогенные).
Естественные системы — это системы, объективно существующие в действительности. в живой и неживой природе и обществе.
Эти системы возникли в природе без участия человека.
Примеры: атом, молекула, клетка, организм, популяция, общество, вселенная и т.п.
Искусственные системы — это системы, созданные человеком.
Примеры:
1. Холодильник, самолет, предприятие, фирма, город, государство, партия, общественная организация и т. п.
2. Одной из первых искусственных систем можно считать систему торговли.
Кроме того, можно говорить о третьем классе систем — смешанных системах, куда относятся эргономические (машина — человек-оператор), автоматизированные, биотехнические, организационные и другие системы.

2. Классификация по объективности существования.
Все системы можно разбить на две большие группы: реальные (материальные или физические) и абстрактные (символические) системы.
Реальные системы состоят из изделий, оборудования, машин и вообще из естественных и искусственных объектов.
Абстрактные системы, по сути, являются моделями реальных объектов — это языки, системы счисления, идеи, планы, гипотезы и понятия, алгоритмы и компьютерные программы, математические модели, системы наук.
Иногда выделяют идеальные или концептуальные системы — системы, которые выражают принципиальную идею или образцовую действительность — образцовый вариант имеющейся пли проектируемой системы.
Также можно выделить виртуальные системы — не существующие в действительности модельные или мыслительные представления реальных объектов, явлений, процессов (могут быть как идеальными, так и реальными системами).

3. Действующие системы.
Выделим из всего многообразия создаваемых систем действующие системы. Такие системы способны совершать операции, работы, процедуры, обеспечивать заданное течение технологических процессов, действуя по программам, задаваемым человеком. В действующих систе-мах можно выделить следующие системы: 1) технические, 2) эргатические, 3) технологические, 4) экономические, 5) социальные, б) организационные и 7) управления.
1. Технические системы представляют собой материальные системы, которые решают задачи по программам, составленным человеком; сам человек при этом не является элементом таких систем.
Техническая система — это совокупность взаимосвязанных физических элементов.
В качестве связей в таких системах выступают физические взаимодействия (механические, электромагнитные, гравитационные и др.).
Примеры: автомобиль, холодильник, компьютер.
2. Эргатические системы. Если в системе присутствует человек, выполняющий определенные функции субъекта, то говорят о эргатической системе.
Эргатическая система — это система, составным элементом которой является человек-оператор.
Частным случаем эргатичесхой системы будет человеко-машинная система — система, в которой человек-оператор или группа операторов взаимодействует с техническим устройством в процессе производства материальных ценностей, управления, обработки информации и т.д..
Примеры:
1. Шофер за рулем автомобиля.
2. Рабочий, вытачивающий деталь на токарном станке.
3.Технологические системы. Существуют два класса определения понятия «технология»:
а) как некой абстрактной совокупности операций.
б) как некой совокупности операций с соответствующими аппаратно-техническими устройствами или инструментами.
Отсюда, по аналогии со структурой, можно говорить о формальной и материальной технологической системе.
Технологическая система (формальная) — это совокупность операций (процессов) в достижении некоторых целей (решений некоторых задач).
Структура такой системы определяется набором методов, методик, рецептов, регламентов, пра-вил и норм.
Элементами формальной технологической системы будут операции (действия) или процессы. Ранее процесс был определен как последовательная смена состояний, здесь же мы будем рассматривать другое понимание процесса: как последовательной смены операций.
Процесс — это последовательная смена операций (действий направленных на изменение состояния объекта.
Связями в технологической системе поступают свойства обрабатываемых объектов или сигналы, передаваемые от операции к операции.
Технологическая система (материальная) — это совокупность реальных приборов, устройств, инструментов и материалов (техническое, обеспечение системы), реализующих операции (процессное обеспечение системы) и предопределяющих их качество и длительность.
Пример. Формальная технологическая система производства борща — рецепт. Материальная технологическая система производства борща — совокупность ножей, кастрюль, кухонных приборов, реализующих рецепт. В абстрактной технологии мы говорим о том, что надо отварить мясо, но не оговариваем ни тип кастрюли, ни вид плиты (газовая или электрическая). В материальной технологии техническое обеспечение приготовления борща будет определять его качество и длительность тех или иных операций.
Технологическая система более гибкая, чем техническая: минимальными преобразования-ми ее можно переориентировать на производство других объектов, либо на получение других свойств последних.
Примеры. Технологические системы: производство бумаги, изготовление автомобиля, оформление командировки, получение денег в банкомате.
4. Экономическая система — что система отношений (процессов), складывающихся в экономике. Развернем что определение.
Экономическая система — это совокупность экономических отношений, возникающих в процессе производства, распределения, обмена и потребления экономических продуктов и регламентируемых совокупностью соответствующих принципов, правил и законодательных норм.
5. Социальная система. Поскольку мы рассматриваем только создаваемые системы, то социальную систему будем рассматривать в следующем разрезе:
Социальная система — это совокупность мероприятий, направленных на социальное развитие жизни людей.
К таким мероприятиям относятся: улучшение социально-экономических и производственных условий труда, усиление его творческого характера, улучшение жизни работников, улучше-ние жилищных условий и т. п.
6. Организационная система. Взаимодействие вышеназванных систем обеспечивает организационная система (система организационного управления).
Организационная система — это совокупность элементов, обеспечивающих координацию действий, нормальное функционирование и развитие основных функциональных элементов объекта.
Элементы такой системы представляют собой органы управления, обладающие правом принимать управленческие решения — это руководители, подразделения или даже отдельные орга-низации (например, министерства).
Связи в организационной системе имеют информационную основу и определяются долж-ностными инструкциями и другими нормативными документами, в которых прописаны права, обязанности ответственность органа управления.
7. Система управления. Управление рассматривается как действия или функция, обеспечивающие реализацию заданных целей.
Систему, в которой реализуется функция управления, называют системой управления.
Система управления содержит два главных элемента: управляемую подсистему (объект управления) и управляющую подсистему (осуществляющую функцию управления).
Применительно к техническим системам управляющую подсистему называют системой регулирования, а к социально-экономическим — системой организационного управления.
Разновидностью системы управления является эргатическая система — человеко-машинная система управления.
Пример.
Рассмотрим работу некоторого магазина и попытаемся выделить в его работе вышеназванные системы.
В магазине имеется система управления, состоящая из субъекта управления — руководства и объекта управления — всех остальных систем магазина.
Управление реализуется системой организационного управления — организационной системой, состояшей из директора, его заместителей, начальников отделов и секций, связанных определенными отношениями подчиненности.
В магазине функционирует экономическая система, включающая в себя такие экономические отношения, как производство (услуг и, возможно, товаров обмен (денег на товары и услуги), распределение (прибыли).
Имеется социальная система, сформулированная в коллективном и/или трудовых договорах.
Экономические отношения обмена реализуются в виде некоторых технологических систем (технология продажи товара, технология возврата денег).
Технологические системы в свою очередь, строятся на базе технических систем (кассовые аппараты, сканеры штрих-кода, компьютеры, калькуляторы) Кассир, работающий на кассовом аппарате, представляет собой эргатическую систем..

4. Централизованные и децентрализованные системы.
Централизованной системой называется система, в которой некоторый элемент играет главную, доминирующую роль в функционировании системы. Такой главный элемент называется ведущей частью системы или ее центром. При этом небольшие изменения ведущей части вызывают значительные изменения всей системы: как желательные, так и нежелательные. К недостаткам централизованной системы можно отнести низкую скорость адаптации (приспособления к изменяющимся условиям окружающей среды), а также сложность управления из-за огром-ного потока информации подлежащей переработке в центральной части систем.
Децентрализованная система — это система, в которой нет главного элемента.
Важнейшие подсистемы в такой системе имеют приблизительно одинаковую ценность и построены не вокруг центральной подсистемы, а соединены между собой последовательно или параллельно.
Примеры.
1. Армейские структуры представляют собой ярко выраженные централизованные системы.
2. Интернет является практически идеальной децентрализованной системой.

5. Классификация по размерности.
Системы подразделяются на одномерные и многомерные.
Система, имеющая один вход и один выход, называется одномерной. Если входов или выходов больше одного — многомерной.
Нужно понимать условность одномерности системы — в реальности любой объект имеет бесчисленное число входов и выходов.

6. Классификация систем по однородности и разнообразию структурных элементов.
Системы бывают гомогенные, или однородные, и гетерогенные, или разнородные, а также смешанного типа.
В гомогенных системах структурные элементы системы однородны, т. е. обладают одинаковыми свойствами. В связи с этим в гомогенных системах элементы взаимозаменяемы.
Пример. Гомогенная компьютерная система в организации состоит из однотипных компьютеров с установленными на них одинаковыми операционными системами и прикладными программами. Это позволяет заменить вышедший из строя компьютер любым другим без дополнительной настройки и переучивания конечного пользователя.
Понятие «гомогенная система» широко используется при описании свойств газов, жидкостей или популяций организмов.
Гетерогенные системы состоят из разнородных элементов, не обладающих свойством взаимозаменяемости.
Примеры.
1. Гетерогенная сеть — информационная сеть, в которой работают протоколы сетевого уровня различных фирм-производителей. Гетерогенная вычислительная сеть состоит из фрагментов разной топологии и разнотипных технических средств.
2. Если университет в обычном понимании является гомогенным образованием, т. е. реализует подготовку по высшему и послевузовскому образованию (которые близки как по учебным программам, так и по методам их преподавания), то университетский комплекс представляется собой гетерогенную систему, в которой проводится подготовка по программам начального, среднего, высшего послевузовского образования.

7. Линейные и нелинейные системы.
Система называется линейной, если она описывается линейными уравнениями (алгебраическими, дифференциальными, интегральными и т. п.), в противном случае — нелинейной.
Для линейных систем справедлив принцип суперпозиции: реакция системы на любую комбинацию внешних воздействий равна сумме реакций на каждое из этих воздействий, поданных на систему порознь. Предположим, что после изменения входной переменной на величину Δх выходная переменная изменяется на Δу. Если система линейна, то после двух независимых изменений входной переменной на Δx₁ и Δх₂. таких, что Δх₁+Δх₂ =Δх, суммарное изменение выходной переменной также будет равно Δу.
Большинство сложных систем являются нелинейными. В связи с этим для упрощения анализа систем довольно часто применяют процедуру линеаризации, при которой нелинейную систему описывают приближенно линейными уравнениями в некоторой (рабочей) области изменения входных переменных. Однако не всякую нелинейную систему можно линеаризировать, в частности, нельзя линеаризировать дискретные системы.

8. Дискретные системы.
Среди нелинейных систем выделяют класс дискретных систем.
Дискретная система — это система, содержащая хотя бы один элемент дискретного действия.
Дискретный элемент — это элемент, выходная величина которого изменяется дискретно, т. е. скачками, даже при плавном изменении входных величин.
Все остальные системы относятся к системам непрерывного действия.
Система непрерывного действия (непрерывная система) состоит только из элементов непрерывного действия, т. е. элементов, выходы которых изменяются плавно при плавном изменении входных величин.

9. Каузальные и целенаправленные системы.
В зависимости от способности системы ставить себе цель различают каузальные и целена-правленные (целеустремленные, активные) системы.
К каузальным системам относится широкий класс неживых систем:
Каузальные системы — это системы, которым цель внутренне не присуща.
Если такая система и имеет целевую функцию (например, автопилот), то эта функция задана извне пользователем.
Целенаправленные системы — это системы, способные к выбору своего поведения в зависимости от внутренне присущей цели.
В целенаправленных системах цель формируется внутри системы.
Пример. Система «самолет-пилоты» способна поставить себе цель и отклониться от маршрута.
Элемент целенаправленности всегда присутствует в системе, включающей в себя людей (или еще шире живые существа). Вопрос чаще всего состоит в степени влияния этой целенаправленности на функционирование объекта. Если мы имеем дело с ручным производством, то влияние так называемого человеческого фактора очень большое. Отдельный человек, группа людей или весь коллектив способны поставить цель своей деятельности, отличную от цели компании.
Активные системы, к которым, в первую очередь, относятся организационные, социальные и экономические, в зарубежной литературе называются «мягкими» системами. Они способны сознательно предоставлять недостоверную информацию и сознательно не выполнять планы, задания, если им это выгодно. Важным свойством таких систем является дальновидность, обеспечи-вающая способность системы прогнозировать будущие последствия принимаемых решений. Это, в частности, затрудняет применение обратной связи для управления системой.
Кроме того, иногда на практике системы условно делят на системы, стремящиеся к цели — целеориентированные, и на системы, которые ориентированы, в первую очередь, не на цели, а на определенные ценности — ценностноориентированные.

10. Большие и сложные системы.
Достаточно часто термины «большая система» и «сложная система» используются как синонимы. В то же время существует точка зрения, что большие и сложные системы — это разные классы систем. При этом некоторые авторы связывают понятие «большая» с величиной системы, количеством элементов (часто относительно однородных), а понятие «сложная» — со сложностью отношений, алгоритмов или сложностью поведения. Существуют более убедительные обоснования различия понятий «большая система» и «сложная» «система».

10.1. Большие системы.
Понятие «большая система» стало употребляться после появления книги Р.Х. Гуда и Р.З. Макола. Этот термин широко использовался в период становления системных исследований для того, чтобы подчеркнуть принципиальные особенности объектов и проблем, требующих при-менения системного подхода.
В качестве признаков большой системы предлагалось использовать различные понятия:
o понятие иерархической структуры, что, естественно, сужало класс структур, с помощью которых может отображаться система;
o понятие «человеко-машинная» система (но тогда выпадали полностью автоматические комплексы);
o наличие больших потоков информации;
o или большого числа алгоритмов ее переработки
У.Р. Эшби считал, что система является большой с точки зрения наблюдателя, возможности которого она превосходит в каком-то аспекте, важном для достижения цели. При этом физические размеры объекта не являются критерием отнесения объекта к классу больших систем. Один и тот же материальный объект в зависимости от цели наблюдателя и средств, имеющихся в его распоряжении, можно отображать или не отображать большой системой.
Ю.И. Черняк также в явном виде связывает понятие большой системы с понятием «наблюдатель»: для изучения большой системы, в отличие от сложной, необходим «наблюдатель» (имеется в виду не число людей, принимающих участие в исследовании или проектировании системы, а относительная однородность их квалификации: например, инженер или экономист). Он подчеркивает, что в случае большой системы объект может быть описан как бы на одном языке, т. е. с помощью единого метода моделирования, хотя и по частям, подсистемам. Еще Ю.И. Черняк предлагает называть большой системой «такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам».

Таблица 1. Классификация систем по уровню сложности К. Боулдинга.

11. Детерминированность.
Рассмотрим еще одну классификацию систем, предложенную Ст. Биром.
Если входы объекта однозначно определяют его выходы, то есть его поведение можно однозначно предсказать (с вероятностью 1), то объект является детерминированным в противном случае — недетерминированным (стохастическим).
Математически детерминированность можно описать как строгую функциональную связь Y = F(X), а стохастичность возникает в результате добавления случайной величины ε: Y = F(X) + ε
Детерминированность характерна для менее сложных систем;
стохастические системы сложнее детерминированных, поскольку их более сложно описывать и исследовать
Примеры:
1. Швейную машинку можно отнести к детерминированной системе: повернув на заданный угол рукоятку машинки можно с уверенностью сказать, что иголка переместится вверх-вниз на известное расстояние (случай неисправной машинки не рассматриваем)
2. Примером недетерминированной системы является собака, когда ей протягивают кость, нельзя однозначно прогнозировать поведение собаки.
Интересен вопрос о природе стохастичности. С одной стороны, стохастичность — следствие случайности.
Случайность — это цепь невыявленных закономерностей, скрытых за порогом нашего понимания.
А с другой — приблизительности измерений. В первом случae мы не можем учесть все факторы (входы), действующие на объект, а также не знаем природы его нестационарности. Во втором — проблема непредсказуемости выхода связана с невозможностью точно измерить значения входов и ограниченностью точности сложных вычислений.
Примеры. Ст. Вир предлагает следующую таблицу с примерами систем:

12. Классификация систем по степени организованности.
12.1 Степень организованности системы.
Организованность или упорядоченность организованности системы R оценивается по формуле
R=1-Э_{реал/Эмакс},
где Эреал — реальное или текущее значение энтропии,
Эмакс — максимально возможная энтропия или неопределенность по структуре и функциям системы.
Если система полностью детерминированная и организованная то Э_реал = 0 и R = 1. Снижение энтропии системы до нулевого значения означает полную «заорганизованность» системы и приводит к вырождению системы. Если система полностью дезорганизованная, то
R=0 и Э_реал=Э_макс.
Качественная классификация систем по степени организованности была предложена В. В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и класс плохо организованных, или диффузных систем. Позднее к этим классам был добавлен еще класс самоорганизующихся систем. Важно подчеркнуть, что наименование класса системы не является ее оценкой. В первую очередь, это можно рассматривать как подходы к отображению объекта или решаемой задачи, которые могут выбираться и зависимости от стадии познания объекта и возможности получения информации о нем.

12.2. Хорошо организованные системы.
Если исследователю удается определить нее элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы и вид детерминированных (аналитических или графических) зависимостей, то возможно представление объекта в виде хорошо организованной системы. То есть представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения (доказана адекватность модели реальному объекту).
Такое представление успешно применяется при моделировании технических и технологических систем. Хотя, строго говоря. даже простейшие математические соотношения, отображающие реальные ситуации, также не являются абсолютно адекватными, поскольку, например, при суммировании яблок не учитывается, что они не бывают абсолютно одинаковыми, а вес можно измерить только с некоторой точностью. Трудности возникают при работе со сложными объектами (биологическими, экономическими, социальными и др.). Без существенного упрощения их нельзя представить в виде хорошо организованных систем. Поэтому для отображения сложного объекта в виде хорошо организованной системы приходится выделять только факторы, существенные для конкретной цели исследования. Попытки применить модели хорошо организованных систем для представления сложных объектов практически часто нереализуемы, так как, в частности, не удается поставить эксперимент, доказывающий адекватность модели. Поэтому в большинстве случаев при представлении сложных объектов и проблем на начальных этапах исследования их отображают классами, рассмотренными ниже.

12.3. Плохо организованные (или диффузные) системы.
Если не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы, то объект представляется в виде плохо организованной (или диффузной) системы. Для описания свойств таких систем можно рассматривать два подхода: выборочный и макропараметрический.
При выборочном подходе закономерности в системе выявляются на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а путем изучения достаточно представительной (репрезентативной) выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. Выборка определяется с помощью некоторых правил. Полученные на основе такого исследования характеристики или закономерности распространяют на поведение системы в целом.
Пример. Если нас ни интересует средняя цена на хлеб и каком-либо городе, то можно было бы последовательно объехать или обзвонить все торговые точки города, что потребовало бы много времени и средств. А можно пойти другим путем: собрать информацию в небольшой (но репрезентативной) группе торговых точек, вычислить среднюю цену и обобщить ее на весь город.
При этом нельзя забывать, что полученные статистические закономерности справедливы для всей системы с какой-то вероятностью, которая оценивается с помощью специальных приемов, изучаемых математической статистикой.
При макропараметрическом подходе свойства системы оценивают с помощью некоторых инте-гральных характеристик (макропараметров).
Примеры:
1. При использовании газа для прикладных целей его свойства не определяют путем точного описания поведения каждой молекулы, а характеризуют макропараметрами — давлением, температурой и т. д.. Основываясь на этих параметрах, разрабатывают приборы и устройства, использующие свойства газа, не исследуя при этом поведение каждой молекулы.
2. ООН при оценке уровня качества системы здравоохранения государства применяет в качестве одной из интегральных характеристик количество детей, умерших до пяти лет, на тысячу новорожденных.

Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем разного рода, при определении численности штатов в обслуживающих, например ремонтных, цехах предприятия и в обслуживающих учреждениях, при исследовании документальных потоков информации и т.д.

Резюме
1. При изучении любых объектов и процессов, в том числе и систем, большую помощь оказывает классификация — разделение совокупности объектов на классы по некоторым, наиболее существенным признакам.
2. В зависимости от происхождения системы могут быть естественными (системы, объективно существующие в живой и неживой природе и обществе) и искусственными (системы, созданные человеком).
3. По объективности существования все системы можно разбить на две большие группы: реальные (материальные или физические) и абстрактные (символические) системы.
4. Среди всего многообразия создаваемых систем особый интерес представляют действующие системы, к которым относятся технические, технологические, экономические, соци-альные и организационные.
5. По степени централизации выделяют централизованные системы (имеющие в своем составе элемент, играющий главную, доминирующую роль В функционировании системы) и децентрализованные (не имеющие такого элемента).
6. Различают системы одномерные (имеющие один вход и один выход) и многомерные (если входов или выходов больше одного).
7. Системы бывают гомогенные, или однородные, и гетерогенные или разнородные, а также смешанного типа.
8. Если система описывается линейными уравнениями, то она относится к классу линейных систем, в противном случае — нелинейных.
9. Система, не содержащая ни одного элемента дискретного действия (выходная величина которого изменяется скачками даже при плавном изменении входных величин), называется непрерывной, в противном случае — дискретной.
10. В зависимости от способности системы поставить себе цель различают каузальные системы (неспособные ставить себе цель) и целенаправленные (способные к выбору своего поведения в зависимости от внутренне присущей цели).
11. Различают большие, очень сложные, сложные и простые системы.
12. По предсказуемости значений выходных переменных системы при известных значениях входных различают детерминированные и стохастические системы.
13. В зависимости от степени организованности выделяют классы хорошо организованных систем (их свойства можно описать в виде детерминированных зависимостей), плохо организованных (или диффузных) и самоорганизующихся (включающие активные элементы)
14. Начиная с некоторого уровня сложности, систему легче изготовить и ввести в действие, преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью, поскольку имеется принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся самоорганизующихся систем.
15. В соответствии с гипотезой фон Неймана простейшим описанием объекта, достигшего некоторого порога сложности, оказывается сам объект, а любая попытка его строгого формального описания приводит к чему-то более трудному и запутанному.

Источник