Классификация и закономерности функционирования систем

Классификация систем

Классификация систем состоит в определении класса систем, обладающих общими признаками, или их сочетаний, которые описывают некоторую общность свойств систем. Во всех учебниках по теории систем представлены различные виды классификаций. Классификация во многом зависит от того, какие критерии авторы выбирают для обобщения свойств систем. Анализируя разные подходы к классификации систем, мы выделяем лишь те критерии классификации, которые встречаются наиболее часто и дают представление о многообразии классов существующих систем. В каждом классе имеются различные типы систем.

В табл. 3.1 приведены некоторые классы систем в соответствии с признаками классификации.

Таблица 3.1^[1]

Классификация систем.

стия человека — экосистемы; к таким системам относятся геологические, биологические, физические, химические, природные и т.н. Все природные ресурсы, используемые человеком в профессиональной деятельности, являются естественными системами. Сам человек — сложная естественная система.

Естественные системы изучаются на основе законов и закономерностей естественных отраслевых наук — физики, химии, биологии и т. п. Их формальное описание осуществляется на базе естественно-математических методов моделирования. Естественные системы — системы, в которых компонентами являются те или иные элементы природных явлений или процессов. Любую естественную систему сложно изучать с точки зрения системного подхода, так как ее можно рассматривать с разных аспектов. Это объясняется тем, что в рамках предметного исследования сложно выделить число дискретных элементов и описать связи между ними достаточно адекватно.

Искусственные системы — самый большой класс систем, создаваемых человеком для удовлетворения своих жизненных и общественных потребностей. Искусственные системы делятся на технические, общественные и смешанные. Технические системы создаются и проектируются человеком для достижения им своих целей. Элементами таких систем являются только технические средства. К социальным системам относятся различные системы общества (экономические, социальные, политические, культурные, образования, здравоохранения и пр.).

Все существующие общественно-организационные системы являются искусственными, так как создаются целенаправленно самим человеком. Социально-экономические системы представляют собой сложные многоуровневые, многофакторные и многокритериальные открытые системы, так как они всегда взаимодействуют с окружающей средой. Эти системы имеют сложную организацию, взаимодействие между социальными и экономическими параметрами элементов такой системы всегда имеет нелинейный, динамичный и резонансный характер. Разделение общественных систем на собственно экономические и социальные является искусственным; связь между ними часто имеет рекурсивный характер. Это обстоятельство необходимо учитывать при проектировании экономических систем.

Кроме того, существуют так называемые смешанные системы. К ним относятся эргономические системы «человек — машина», автоматизированные, биотехнические, производственные и другие системы, в которых происходит взаимодействие человека с техническими элементами.

2. Классификация по уровню объективности существования. Материальный мир настолько велик, что классифицировать все его объекты практически не представляется возможным. К объективно существующим системам относятся все системы, которые имеют материальное воплощение, т. е. природные ресурсы производства, продукты деятельности человека, изделия, оборудование. Материальными системами принято называть все объективно существующие системы в пространстве и времени. Материальные системы принято по происхождению разделять на естественные и искусственные (см. табл. 3.1).

Внутри этого класса существует своя классификация, которая позволяет выделять материальные объекты исследования в качестве систем, учитывая схожесть их общих свойств. Например, для системных исследований материальные системы разделяются по способам познания, принципам исследования и средствам описания (формализации) (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Классификация материальных систем в рамках системных исследований.

По способу познания все материальные системы делятся на простые, большие и сложные. Простой считается система, где число элементов невелико, а связь между ними имеет одноили двунаправленную функцию. Например, механический рычаг, электрический чайник и т. п.

Большие системы — системы, которые могут быть представлены совокупностью подсистем постоянно уменьшающегося уровня сложности вплоть до элементарных подсистем, выполняющих в рамках данной большой системы элементарные базовые функции^[2].

Большая система характеризуется большим числом подсистем, элементов и комбинацией связей между ними, которые определяют многообразие ее состояний и поведений в целом. Примером большой системы можно считать предприятие с подразделениями, штатом и производственнохозяйственными связями.

Сложные системы отличаются большим числом функциональных процессов, которые имеют динамический характер. Примером сложной системы является государство, корпорация, экономическая система и т. п.

По принципу исследования материальные системы можно классифицировать на статические и динамические. Статические системы — системы, параметры элементов которых не меняются во времени. Примером статической системой может быть модель ее структуры. Для динамической системы характерным является наличие процесса изменения своего состояния в зависимости от влияния разных факторов. Динамическая система характеризуется своим начальным состоянием и законом, по которому система переходит из начального состояния в другие.

Адаптивные системы — системы, способные приспосабливаться и изменяться по форме и содержанию в зависимости от условий внешней среды. Термин «адаптация» (от лат. adaptatio — приспособление) означает приспособление системы и ее отдельных субъектов (работников) к изменяющимся условиям внешней среды^[3]. Методологической основой развития теории адаптивных социально-экономических систем являются принципы и закономерности адаптации живого организма в окружающей среде. Исследование адаптивных систем развивается на основе синергетических идей, о которых было рассказано в первых параграфах, и использования методов теории бифуркации, теории особенностей и теории катастроф.

Средства адаптации в сложных системах могут быть различными, например система самообучения, которая использует закономерности биологических, физических и психологических «механизмов» обучения человека. В отношении социально-экономических систем часто используется новое понятие «адаптивная организация», которое следует понимать как организационную структуру, способную гибко изменять свои цели, задачи, функции, свойства и поведение в зависимости от динамично изменяющихся условий внешнего окружения.

Самоуправляемые сис? пемы — системы, которые способны самостоятельно обеспечить управление всеми функциональными подсистемами без внешнего вмешательства.

Самоорганизация — способность больших и сложных систем выходить на новый уровень развития, адаптироваться к изменяющимся условиям, преобразуя свою структуру (при необходимости) и сохраняя при этом определенную устойчивость.

Под устойчивостью организации (предприятия) понимают такое ее финансовое состояние, которое может обеспечивать выполнение всех обязательств перед работниками, другими организациями, государством за счет достаточных доходов и соотношения между доходами и расходами. Системы, способные к самоорганизации, называются развивающими.

По степени формализации материальных систем для определенных целей системного исследования на разных его этапах используется все многообразие средств моделирования для создания абстрактной и информационной моделей, структурно-функциональной и математической моделей.

Абстрактная модель любой материальной системы создается на основе теоретико-познавательных средств (вербальные средства, дедукция, индукция). Абстрактные модели реальных систем позволяют на теоретикологическом уровне обосновать научную гипотезу исследования объектасистемы, которую в дальнейшем в зависимости от целей исследования необходимо довести до практической реализации. В отличие от материальных систем они являются умозрительными, т. е. не существующими реально. Абстрактные системы в свою очередь классифицируются по способу познания и методам формального описания реальных (материальных) объектов-систем (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Способы представления абстрактных систем.

Логико-описательные, или вербальные (словесные), модели создаются на основе использования дедуктивного и индуктивного методов описания исследуемого объекта-системы. В первом случае теоретически обосновывается научная гипотеза, построенная на рассуждении и умозаключении (от общего к частному). Во втором исследование основных закономерностей организации, состояния и поведения материальных систем и структурных особенностей происходит от частного к общему.

Символические модели — модели, которые представлены в символьном виде, т. е. в графическом или математическом виде, что позволяет формализованно описывать структурно-функциональные особенности исследуемого объекта в качестве системы. Представление системы в графическом виде позволяет выделить ее основные элементы (число элементов и их основные параметры), описать характер связей (прямые, обратные, цикличные) и отношений (уровни иерархического соподчинения). Графические модели могут создаваться для разработки математической модели. Часто создание математической модели затруднено из-за того, что отсутствует образное представление системы как целостного объекта исследования. Графические модели могут быть плоскостными (алгоритмы линейного, разветвленного и циклического построения) или объемными, в которых описываются варианты возможных связей между элементами в процессе воздействия на них разных факторов внутренней и внешней среды.

Математические модели представлены тремя основными классами описаний:

• • статические — статические состояния системы в качестве структуры;
• • динамические — формальные процессы функционирования элементов или всей системы;
• • квазистатические — переходные процессы от статических состояний к динамическим (или наоборот) в элементах или системе в целом.

На основе таких описаний выявляют параметрические закономерности состояний или поведения в материальных системах. С помощью абстрактных систем описывают реальные объекты исследования. К таким системам относятся: языки программирования, системы исчисления, идеи, гипотезы, понятия, алгоритмы, компьютерные программы, математические модели, виртуальные системы, системы наук и т. п.

Виртуальные системы — не существующие в действительности модельные или мыслительные представления реальных объектов, явлений, процессов. Такие модели называют концептуальными; они могут быть как идеальными (от слова «идея»), так и реальными.

3. Классификация по степени взаимодействия с внешней средой. В условиях глобализации практически все общественные системы являются открытыми, так как их эффективное функционирование обеспечивается за счет обменных процессов с внешним миром.

Открытые системы — системы, которые свободно взаимодействуют с окружающими системами (средой) и обмениваются между собой ресурсами и продуктами деятельности.

Закрытые системы — системы, на функционирование которых влияние внешних воздействий сведено к минимуму. К ним можно отнести многие технические системы.

Относительно обособленные системы — системы, на функционирование которых внешние воздействия влияют незначительно и которые связаны с внешней средой по крайней мере одним входом и одним выходом.

4. Классификация по уровню сложности. Большие и сложные системы занимают особое место в системных исследованиях. Как отмечалось ранее, для больших систем характерно большое число элементов и связей между ними, которые определяют и большое число их состояний. Это объясняется тем, что при взаимодействии элементов большой системы многообразие связей и вариантов их комбинации чрезвычайно велико. Сравнить такие варианты методом перебора часто невозможно. Поэтому исследование больших систем требует специальных методов исследования — методов системного анализа.

Одним из таких методов является метод декомпозиции системы, т. е. разделения ее на подсистемы и установления тех элементов, которые определяют взаимосвязь посредством хотя бы одного общего ресурса (средства) обмена информацией или веществом.

Например, советский математик, профессор Г. Н. Поваров делил все системы в зависимости от числа элементов на четыре класса:

• — малые (10—10³ элементов);
• — сложные (10³—10⁷ элементов);
• — ультрасложные (10⁷—10³⁰ элементов);
• — суперсложные (10³⁰—10²⁰⁰ элементов)¹.

Еще одно определение гласит, что сложные системы — системы, в которых все функциональные процессы имеют динамичный характер и не могут быть описаны на языке классической математики. Они могут быть представлены (в той или иной степени адекватности) только имитационными моделями. Имитационной моделью называют специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта^[4][5]. Такая модель создается с помощью компьютерных технологий.

Исследование больших и сложных систем и протекающих в них динамичных процессов затруднено двумя обстоятельствами — внутренней и внешней сложностью. Внутренняя сложность систем связана с наличием синергетических свойств как в элементах, так и в системе в целом. Внешняя сложность заключается в том, что необходимо учитывать влияние всех факторов внешней среды на систему, которые могут вызывать случайные отклонения от заданной цели развития или существования, и варианты их сочетания. Результат взаимодействия внешних и внутренних факторов, как правило, имеет вероятностный (стохастический), а не детерминированный характер.

Обратите внимание!

В современных условиях интеграции и глобализации практически все искусственно создаваемые системы социально-экономического содержания становятся большими и сложными. Поэтому процессы их взаимодействия между собой зачастую имеют непредсказуемый и конфликтный характер.

• 5. Классификация по содержанию. Данная классификация отражает содержательную (предметную) характеристику объединения элементов в единую систему. К таким системам относятся социальные, экономические, образовательные, технические, политические и т. п. Например, финансовая система — совокупность финансовых отношений, существующих в государстве; кредитная система — совокупность кредитно-расчетных отношений, связанных с движением ссудного капитала. В свою очередь представленные в примере системы являются подсистемами экономической системы.
• 6. Классификация по состоянию во времени. Статичные системы — системы, параметры состояния которых не зависят от функции времени. Динамичные системы — такие системы, поведение которых меняется во времени и зависит от влияния параметров внешней среды.
• 7. Классификация по обусловленности функциональных действий. По этому признаку выделяют два вида систем: детерминированные (определенные) и стохастические (вероятностные). Понятие «детерминизм» (от лат. determinare — определять) определяет предсказуемый характер процесса решения задач, который можно описать в виде четкого алгоритма поведения системы в зависимости от управляющих воздействий, без учета случайных факторов воздействия.

Детерминированными системами считаются такие, в которых входные параметры однозначно определяют выходные.

Детерминированность можно математически описать как строгую функциональную связь.

где У — выходной параметр; X — входной параметр. Такие системы, как правило, не являются сложными.

Понятие «стохастичиость» определяет вероятностный (непредсказуемый) характер поведения системы в зависимости от влияния случайных факторов, которые могут вызывать нестабильность отдельных параметров системы^[6].

Стохастические, или вероятностные, системы не имеют прямой зависимости между входными и выходными параметрами системы, при этом их состояние и поведение зависит от случайных факторов или их сочетания, чаще от факторов внешней среды.

Математически стохастичиость можно описать добавлением случайной величины с:

Например, возникновение различных рисков в процессе функционирования хозяйственной системы делает ее стохастичной.

Классическим примером определения детерминированных и стохастических систем является классификация, представленная Cm. Биром для управления системами^[7]. Он выделяет два важных критерия: сложность и характер поведения, так как именно эти критерии позволяют определять принципы управления системой^[8] (табл. 3.2 и 3.3).

Классификация систем по Ст. Биру

Таблица 3.2

Примеры детерминированных и стохастических систем, но классификации Ст. Бира^[9]

Таблица 3.3

8. Классификация по степени организованности. В основе классификации систем, но степени организованности лежит принцип организации взаимосвязанных элементов в единое целое в качестве основного свойства систем. В этом смысле их принято разделять на три класса: хорошо, плохо (вероятностные) и самоорганизованные.

Хорошо организованная система — система, в которой можно определить все элементы и их связи в соответствии с целями самой системы. В таких системах взаимосвязи описываются определенными (детерминированными) зависимостями, аналитическими или графическими средствами. Как правило, такие системы имеют четко упорядоченную, организационную структуру; их поведение поддается четкой алгоритмизации.

Обратите внимание!

Хорошо организованные системы применяются для моделирования технических и технологических систем. Следует отметить, что простейшие математические соотношения, отображающие реальные ситуации, также не являются абсолютно адекватными, так как при моделировании любых объектов реального мира всегда устанавливается уровень точности. Трудности возникают при работе со сложными объектами (биологическими, экономическими, социальными и др.). Без их существенного упрощения такие системы нельзя представить в хорошо организованном виде. Поэтому для отображения сложного объекта как хорошо организованной системы приходится выделять только те факторы, которые являются существенными для конкретной цели исследования. Попытки применить модели хорошо организованных систем для представления сложных объектов практически нереализуемы, так как часто не удается поставить эксперимент, доказывающий адекватность модели.

Плохо организованные (или диффузные) системы представляют собой такие системы, в которых цели не удается увязать с ее основными элементами (компонентами). Термин «диффузные системы» был предложен В. В. Налимовым в рамках методологии кибернетики для исследования способов описания и методов управления плохо организованными системами^[10]. Для описания свойств таких систем применяются два подхода: выборочный и макропараметрический.

Использование выборочного подхода при исследовании диффузных систем предполагает необходимость изучения не целого объекта (системы), а только тех его компонентов (репрезентативной выборки), которые отражают основные закономерности, характерные свойства или протекающие процессы. Выборка осуществляется по определенным методикам. В основе таких методик лежат методы математической статистики, которые позволяют обосновать (с определенной степенью вероятности) положение, согласно которому статистическая закономерность (тенденция), выявленная для выбранных компонентов системы, будет справедлива и для системы в целом.

Например, при анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов используют методы математической статистики в рамках выборочного подхода для исследования тенденций повышения или снижения темпов развития. При социологических опросах применяется выборочный подход, который позволяет на основе обработки статистических данных определить закономерность тех или иных процессов, протекающих в обществе, с некоторой степенью вероятности При макропараметрическом подходе исследования диффузных систем применяется метод интегральных характеристик (макропараметров) для выявления основных свойств, которые определяют их содержание. Интегральные показатели — обобщенные, сводные или синтетические показатели, характеризующие состояние или поведение системы. Например, при оценке социально-экономической системы государства применяются не только интегральные экономические параметры (ВВП, производительность труда, показатели конкурентоспособности и т. п.), но и социальные, они определяются интегральными характеристиками качества жизни населения: прирост (убывание) населения на тысячу человек, уровень образования на тысячу человек, уровень средней заработной платы, пенсионного обеспечения и многое другое.

Понятие «самоорганизующаяся система» было введено в синергетику в качестве основного объекта исследования сложных систем с нелинейным развитием. Г. Хакеп, один из основоположников синергетики, дал этому термину такое определение: «Мы называем систему самоорганизующейся, если она без специфического воздействия извне обретает какую-то пространственную, временную или функциональную структуру. Под специфическим внешним воздействием мы понимаем такое, которое навязывает системе структуру или функционирование. В случае же самоорганизующихся систем испытывается извне неспецифическое воздействие»^[11]. К самоорганизующимся системам относятся практически все экономические, социальные и природные системы, т. е. все те системы, в которых существует активный фактор, способный придавать системе целенаправленное движение в направлении развития — способствовать качественным изменениям.

Рассмотрим основные свойства самоорганизующихся систем:

• • открытость системы означает, что она функционирует и поддерживает определенное состояние за счет непрерывного обмена веществом, энергией или информацией с внешней средой. В открытых системах важную роль играет воздействие случайных факторов и проявление флуктуации (от лат. fluctuatio — колебание), т. е. отклонение от заданных параметров. Такие отклонения могут вести как к разрушению системы, так и давать стимул к скачку в развитии. Например, в экономике — колебание обменного курса валют. Другой пример — действующие в настоящее время политические и экономические санкции в России способствовали реструктуризации экономики и развитию отечественных высокотехнологических технологий;
• • нелинейность означает возможность неожиданных изменений в самой системе (явление эмерджентпости — см. ниже) под воздействием совокупности случайных факторов среды внешней. В нелинейных системах доминируют неравновесные и неустойчивые состояния. Такие состояния системы означают возможность неожиданных изменений в направлении развития всех протекающих процессов, которые зависят от случайных факторов. Свойство нелинейности позволяет системе адаптироваться в условиях неопределенности внешних воздействий, т. е. изменяться для сохранения своего существования. Например, переход экономики на инновационный путь развития является основой для качественных изменений ее основных параметров и самоорганизации производственных процессов;
• • диссипативность проявляется в способности системы аккумулировать и перераспределять внутренние ресурсы (вещественные, энергетические, информационные) для противодействия внешним факторам, т. е. среди множества микропроцессов изменять те, которые не отвечают общей тенденции развития. Под влиянием свойства диссипативности в неравновесных системах могут спонтанно возникать новые типы структур, т. е. может осуществляться переход от беспорядка (хаоса) к новой организации порядка, возникать новые динамические состояния систем. Это свойство определяет необходимость согласованности (когерентности) взаимодействия элементов системы, устанавления общего темпа развития и т. д.; например, в экономике диссипативность проявляется как усиление корпоративных тенденций в хозяйствующих субъектах;
• • динамичность внутренних изменений, основанных на нелинейном движении и способности к адаптации к внешним факторам воздействия;
• • определяющую роль для самоорганизации играют кооперативные микропроцессы _у основанные на согласованном взаимодействии элементов (компонентов) системы микроуровня и непосредственно воздействующие на характеристики всех систем макроуровня.

В социально-экономических системах способность к самоорганизации определяется наличием в них человеческого и интеллектуального факторов, которые являются активными и непредсказуемыми элементами системы. Эти факторы могут способствовать возникновению положительных (развитию, качественным изменениям) и отрицательных (разрушению, деградации) результатов как в самих системах, так и в их окружении. Поэтому управление такими системами вызывает определенное затруднение и требует качественно новых методов согласования.

9. По принципам управления. По принципам управления системы можно разделять на централизованные и децентрализованные. Централизованной системой называется система, в которой некоторый элемент играет доминирующую роль в функционировании системы. Такой элемент называется центром системы. При этом небольшие изменения центрального элемента вызывают значительные изменения во всей системе, 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 огромного потока информации, подлежащей переработке в центральном аппарате системы.

Децентрализованная система — система, в которой нет главного элемента — центрального органа. Важнейшие подсистемы в такой системе имеют приблизительно одинаковую ценность и построены не вокруг центральной подсистемы, а соединены между собой последовательно или параллельно.

Например, политические и военные системы представляют собой ярко выраженные централизованные системы, а Интернет является идеальным примером для децентрализованной системы.

• [1] Классификация систем по происхождению. Естественные системы —системы, имеющие естественно-природное происхождение, существующиев живой и неживой природе. Такие системы возникли в природе без уча-
• [2] Лебедев О. Т., Каиьковская А. Р. Основы менеджмента: учеб, пособие. СПб.: Изд. дом"М и М", 1997.
• [3] Райзберг Б. Л., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. 6-е изд., перераб. и доп. С. 14.
• [4] Поваров Г. Н. Об уровнях сложности систем // Методологические проблемы кибернетики: сб. / Материалы к Всесоюзной конференции. Т. 2. М.: Изд-во МГУ, 1970.
• [5] Теория систем и системный анализ в управлении организациями. Справочник: учеб, пособие / под ред. В. II. Волковой, А. А. Емельянова. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2006. С. 235.
• [6] Теория систем и системный анализ в управлении организациями. Справочник: учеб, пособие. С. 235.
• [7] Бир От. Кибернетика и управление производством / под ред. А. В. Челюсткина; пер. с англ. В. Я. Алтаева. М.: Наука, 1963.
• [8] Балет В., Душкин А., Новосельцев В., Сумин В. Теоретические основы управления в организации. М.: Горячая Линия — Телеком, 2015; см. также: URL: http://www.uamconsult.com/book₄₆₃_chapter₁₆_2.4._Klassifika%Dl%8 lija_sistem.html
• [9] Составлено по: Бир Ст. Кибернетика и управление производством / пер. с англ.В. Я. Алтаева. М.: Наука, 1963. С. 35.
• [10] Поваров Г. II. Об уровнях сложности систем // Методологические проблемы кибернетики: сб. Т. 2.
• [11] Хаген Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991. С. 28−29.