4. Четвртое свойство ( эмерджентность, интегративность)

Системы S это существование интегративных качеств( свойств) , то есть таких качеств, которые присущи лишь системе в целом, но не свойственны ни одному из её элементов в отдельности, принципиально не сводится к сумме свойств элементов и не выводится из них :

S≠

Где i-я характеристика ( свойство системы); m – общее количество характеристик.

Интегративность показывает, что свойство системы хотя и зависит от свойств элементов, но не определяются ими полностью.

Отсюда важный вывод :

- Система не сводится к простой совокупности элементов или подсистем;

- Расчленяя систему на отдельные части изучая отдельно каждую из них нельзя познать все свойства системы в целом.

Любой объект, обладающий всеми четырьмя рассмотренными основными свойствами, и будет называться системой, то есть совокупностью взаимосвязанных элементов, обладающей интегративными свойствами ( эмерджентностью) которая в в общем случае сама может быть частью более сложной системы( например, завод, -> экономика -> государство).

2. Ключевые положения теории систем.

Наряду с вышеперечисленными основными признаками ( свойствами) систем приведём кратко и несколько упрощённо важнейшие положения теории систем.

1. Целое не является простой суммой частей, поскольку систему можно рассматривать только как единство

2. Системы можно рассматривать как « закрытые» или как «открытые». Система считается открытой если она обменивается информацией, энергией или веществом со своим окружением, как это имеет место в биологических (люди и животные) или социальных ( фирма город и т.д.) системах. Система считается закрытой, если она не имеет таких взаимодействий со своим окружением ( условно: будильник, необитаемый остров, солнечная система) .

3. Что бы любая система воспринималась, выделялась идентифицировалась как отдельная система, она должна иметь «границы», отделяющие её от внешней среды. Например, будильник, пока к нему не прикоснулся человек, что бы его завести имеет закрытую и жёсткую границу. Напротив, границы социальной системы ( например отдел фирмы) не являются ни жёсткими, ни замкнутыми.

4. Закрытые ( замкнутые) физические системы подвержены энтропии – тенденции к деструктуризации, к «иссяканию». Замккнутые социальные системы обычно отстают в развитии, вырождаются (обособленные племена и т.п.) открытые же системы,по скольку они могут получать вводы (приход энергии, информации и другое), то есть «подпитываться извне» , не страдают от энтропии по крайней мере, если эти вводы в сумме равнозначны использованному, накопленному системой их количеством иллюстраций и выходу из системы.

Запись баланса: ПРИХОД ≥НАКОПЛЕНИЕ + РАСХОД 1.3

Большинство социальных систем ( правительственные учреждения, фирмы, учебные группы и т.д.) могут снижать свою энтропию забирая из внешней среды больше чем они используют или отдают, то есть развиваться ( положительный баланс)

5. Таким образом что бы открытая система продолжила существовать ,она по крайней мере, должна достичь баланса, то есть такого « устойчивого состояния» ( « динамическое равновесие», «гомеостаз»), когда она устанавливает достаточно вводов для существования, для возмещения затрат и потерь, в процессе своего функционирования, успешное растущее предприятие, ( и человек в норме), разумеется, имеет больше вводов чем выходов. Гомеостаз в биологии означает поддержание постоянства жизненноважных функций, процессов в организме. 1.2.6 Что бы система достигла динамического равновесия ( гомеостаза) , у неё должна быть обратная связь (положительное ОС усиливает исходный процес, отрицательная его тормозит) - информационный ввод, который « сообщает», действительноли система достигла устойчивого состояния(равновесия), работает ли система нормально и не подвергается ли она опасности разрушения. Кстати, это является главной целью управленческого контроля.

1.2.7. За исключением в целом Вселенной все без исключения системы являются подсистемами и в тоже время состоят частью суперсистемы, они иерархичны (отрасль – предприятие – цеха – участки – работник) вплоть до неделимых элементов.

1.2.8. Открытые системы (в том числе социальны) тяготеют к усложнению м дифференциации к большей специализации своих элементов (нередко расширяя свои границы) или создавая новую суперсистему с более широкими границами (расширение и объединение систем).

1.2.9. Открытые системы могут достигать желаемых результатов (устойчивого состояния, динамического равновесия) разными способами, исходя из концепции или процесса называемого «эквифинальностью». В закрытой физической системе элементы взаимодействуют непосредственно причинно-следственным путем (однозначным образом без вмешательства окружающей среды). В социальной системе в управлении цели могут быть достигнуты с помощью варьирующих вводов, процессов или методов; при этом не существует единственного лучшего пути (успешное развитие компании Ford и General Motors существенно отличаются по своей организации).

1.3

1.3.1

1.3.2

1.3.3

2 Классификация систем

Системы принято подразделять на физические и абстрактные, динамические и динамические, простые и сложные, большие естественные и искусственные, с управлением и без управления, непрерывные и дискретные, детерминированные (неслучайные) и стохастические (вероятностные), открытые и закрытые (замкнутые).

Деление систем на физические и абстрактные позволяет различать реальные системы и системы являющиеся отображениями реальных систем. для реальной системы моет быть построено множество аналогов моделей в зависимости от цели, степени детализации, возможностей и так далее. деление системы (о признаку сложности) на простые и сложные (большие) подчеркивают что в системном анализе рассматриваются не любые а именно сложные системы большого масштаба. при этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность. Общепризнанных границ разделяющие простые большие и сложные системы нет.

Условно можно считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками (свойствами):

Робастность - способность сохранять частичную работоспособность (эффективность) системы при отказе ее отдельных элементов и подсистем, что объясняется функциональной избыточностью сложной системы. Простая система может находиться лишь в 2 состояниях: в исправном (работоспособность) и неисправном. О разнообразии (неоднородности) связей систем уже указывалось в пункте 1.1.2. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших, (совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.)

При формировании системы, как мы знаем, возникает новое качество - эмерджентность, отсутствующая у исходных элементов, оно может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системы (автомобиль).

Очень часто системы делят по вещественному признаку на 3 следующих класса: естественная система, существующие в объективной действительности ( в неживой и живой природе.) Примеры: атом, молекула,, живая клетка, организм, популяция, общество.

Концептуальные или идеальные системы- системы отражающие реальность, объективный мир. Обычное восприятие, совокупность тех или иных представлений, выраженных в музыкальном или литературном произведении, научные теории, модели - все это примеры идеальных систем с той или иной степенью полноты и точности, отражающие объективную реальность.

Искусственные системы - системы, созданные человеком, их диапазон весьма широк от простейшего механизма до сложнейшего производственного комплекса; от отдельной бригады, кафедры, лаборатории до министерства, отрасли, рода войск. Первые составляют подкласс технических систем, а вторые - организационных.

Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей их функционирования (назначение) и наличием управления, что имеет важное значение.

Теория дифференциальных уравнений позволяет исследовать динамические системы с непрерывной переменной (ДСНП). С другой стороны современная техника и некоторые другие области человеческой деятельности создают антропогенные динамические системы с дискретными событиями. (ДСДС), не поддающиеся такому непрерывному описанию.

Примеры ДСНП: автомобиль, движущийся с переменной скоростью, системы непрерывного смешения в технологии, нагреваемые (охлаждаемые) устройства (метеосистема).

Примеры ДСДС: устройства работающие в переключаемых режимах ( телевизор, набор шифров, банкомат, деятельность метрополитена, авиакомпаний, автобусных, туристических и тому подобных компаний ( дискретное количество транспортных средств и клиентов), автозаводов обслуживание клиентов в торговли и пациентов в мед. учреждениях, клавишные музыкальные инструменты.

Существует деление систем и по другим признакам (классификация по степени организованности системы): для казуальных систем формирование их организации есть результат причинно следственных связей. К этому классу относится широкий круг неживых систем как естественных, так и искусственных, действующих по законам физики, математики, химии. Их отличает отсутствие внутренней цели, если только она не заданна извне (задачи использованные системой). Пример - насос, холодильник.

В целенаправленных системах основой формирования их организации являются факторы целесообразности и целеполагания.

Существуют активные системы, их особенность использование окружения для обеспечения (улучшения) эффективности функционирования системы. В пассивных системах обмен с окружающей средой неукоснительно ведет к снижению эффективности функционирования, они не обладают никакими активными стабилизирующими факторами.

С точки зрения характера функционирования различают специализированные многофункциональные и универсальные системы.

Для специальных систем характерна узкая специализация, единственное назначение. Примеры: токарь-станок, штурман - навигационные приборы.

Особенностью многофункциональных систем является реализация на одной и той же структуре нескольких определенных функций. Если же состав функций (виды решаемых задач) системы строго не определены то такая система – универсальная. По характеру развития выделяют стабильные системы и развивающиеся.

 3

3.1

3.2

3.2.1

3.2.2

3.3. Задачи и методы СА

В состав задач системного анализа в процессе создания и изучения систем, входят задачи: декомпозиции и агрегирования, анализа и синтеза.

Декомпозиция – представление систем виде подсистем из более мелких частей. Часто задачу декомпозиции рассматривают как основную часть анализа.

Анализ состоит в нахождении различного рода свойств системы или окружающей среды. Суть анализ состоит в разделении целого на части, в представлении сложного в виде простых частей.

Аналитический метод (подход) имеет колоссальное значение в науке и на практике, который состоит не только и не столько в разделении и расчленении, а детального изучения частей целого. Важно, впоследствии детального разделения частей, снова «увидеть» структуру в целом.

Целью анализа, вследствие этапов, задачей является агрегирование (собирание) частей в целое, в единую картину системы.

Что бы познать, объяснить целое при исследовании, что бы создать улучшенную систему, нечто на новом уровне необходим, кроме анализа и противоположный метод – синтез (агрегирование его основная операция).

На основе анализа целей, особенностей работы отдельных элементарных структур функционирования аналогичных систем строится синтезированная новая система. Пример: торговая сеть. Таком образом в общем процессе задействованы декомпозиция, анализ, агрегирование и синтез.

Значение синтеза еще и в том, что как мы знаем, система не есть просто сумма элементов и их свойств, она получает и новое качество (эмерджентность), и это входит в задачи синтеза. Анализ и синтез дополняют, но не заменяют друг друга, это два неразрывных части познания, создания нового. Системное мышление совмещает оба указанных метода.

Например, целью анализа (через декомпозицию) может быть определение закона преобразования информации, задающего поведение системы. Здесь речь идет о агрегировании системы из элементов определенного класса. Далее по описанию закона преобразования строиться система, выполняющая это преобразование информации по определенному алгоритму. Для изучения и создания системы существует достаточно широкий спектр разнообразных методов системного анализа:

• Эвристическое программирование

• Семиотический подход

• Методы аналогий

• Аналитические методы

• Имитационное (компьютерное) моделирование

• Натурный эксперимент (моделирование)

Существующие методы математического пока оправдали себя для сравнительно простых случаев, главным образом для физических систем. Лишь в достаточной мере формализированные и структурированные задачи систем поддаются решению с помощью методов математического моделирования (оптимизации). В связи с этим широко применяются методы эвристического моделирования, основанные на принципах анализа результатов мыслительной деятельности человека. Здесь главную роль играют методы экспертных оценок (мозговой штурм; метод совещаний, дискуссий; деловые игры; поросы и анкетирование; метод Дельфи и другие) При этом используется та или иная форма обобщения и анализа совокупности субъективных представлений (мнений, оценок) некоторой группой специалистов по изучаемой проблеме.

Достоинство эвристических методов (мыслительных актов) – определяет простота и доступность, а основной недостаток – трудность или невозможность оценки степени достоверности экспертизы. Общий недостаток эвристического моделирования – отсутствие строгих формальных правил поиска эвристик, это чаще всего искусство.

К эвристическим методам часто примыкают семиотические методы, основанные на возможностях выразительных средств естественного языка эффективно, но не количественно описывать широкий класс объектов, процессов явлений (метод ситуационного управления), наряду с ЭВМ присутствует много «ручной» работы при формировании моделей.

Методом аналогий изучают системы, используя «биотические» аналогии (использование опыта процесса биологической эволюции), физические аналогии (идеальный газ) и другие аналогии. Это позволяет снизить сложность проблем, избежать некоторых ошибок.

Весьма разнообразны используемые в системном анализе аналитические методы. Это практически все математические схемы, методы, такие как методы исследований операций, методы теории принятий решений. Кроме того используются специфические методы и приемы: метод «черного ящика», метод агрегатов, модели теории графов, теория информации. Однако аналитические методы еще не играют ведущей роли по видимому еще из-за недостаточного освоения «системщиками» современной математики и из-за сложности проблем. Моделирование играет ведущую роль в системном анализе в частности имитационное моделирование, суть которого – процесс формирования математической модели реальной системы и проведения на этой модели комплексных экспериментов в целях выявления свойств системы и определение возможных путей ее создания, совершенствования и/или эффективного использования.

Достоинство имитационного моделирования – возможность замены реальных, возможно опасных дорогих или очень длительных экспериментов с объектами (систем), их машинной имитацией, причем в стабильных ситуациях:

• Возможность наглядно представить, смоделировать влияние экстремальных редко реализуемых на практике условий, явно не воспроизводимые, или не существовавшие ранее ситуации и проблемы, когда традиционные методы анализа непригодны.

• Обеспечение лучших условий для системы использованных ситуаций и суждений экспертов.

• Получение множества альтернатив поведения системы

Недостатки имитационного моделирования

• Высокая сложность и затратность

• Возможность «ложной» имитации