3.1. Основные понятия теории систем и системного анализа.
Дадим основные определения системного анализа и теории систем.
Элемент системы - часть системы, выполняющая определённую функцию (лектор читает лекцию, студенты её слушают и конспектируют, и т.д.). Элемент – это некоторый объект (материальный, энергетический, информационный), часть системы, который обладает рядом важных для нас свойств, но внутреннее строение (содержание) которого безотносительно к цели рассмотрения. 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.
Элемент системыможет быть сложным, состоящим из взаимосвязанных частей, т.е. тоже представлять собой систему. Такой сложный элемент часто называют подсистемой .
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.
Характеристика – то, что отражает некоторое свойство элемента системы. Характеристика элемента системы обычно задается именем и областью допустимых значений.
Характеристики делятся на количественные и качественные в зависимости от типа отношений. Если область допустимых значений задается метризованными значениями, то характеристика является количественной (например, размер экрана). Если пространство значений не метрическое, то характеристика является качественной (например, такая характеристика монитора, как комфортное разрешение, которое хоть и измеряется в пикселях, но зависит от особенностей пользователя). Количественная характеристика называется параметром.
Связь - важный для целей рассмотрения обмен между элементами веществом, энергией, информацией.
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 и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделить на направленные и ненаправленные, сильные и слабые, а по характеру - на связи подчинения, генетические, равноправные (или безразличные), связи управления . Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направленности процессов в системе в целом или в отдельных ее подсистемах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактеризованы несколькими из названных признаков.
Важную роль в системах играет понятие «обратной связи». Это понятие, легко иллюстрируемое на примерах технических устройств, не всегда можно применить в организационных системах. 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.
Система - совокупность элементов, которая обладает следующими признаками:
связями, которые позволяют посредством переходов по ним от элемента к элементу соединить два любых элемента совокупности;
свойством, отличным от свойств отдельных элементов совокупности.
Практически любой объект с определенной точки зрения может быть рассмотрен как система. Вопрос состоит в том, насколько целесообразна такая точка зрения.
Структура системы . 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 ее основных свойств. Структура - это совокупность элементов, расчленение системы на группы элементов с указанием связей между ними, неизменное на все время рассмотрения и дающее представление о системе в целом. Указанное расчленение может иметь материальную, функциональную, алгоритмическую или другую основу. Структура может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов, сетей, иерархий: древовидных и многоуровневых («страт », «слоев » и «эшелонов ») и других языков моделирования структур.
Структура системы - совокупность внутренних устойчивых связей между элементами системы, определяющая её основные свойства. Например, в иерархической структуре отдельные элементы образуют соподчиненные уровни, и внутренние связи образованы между этими уровнями. Структура системы может быть охарактеризована по имеющимся в ней типам связей. Простейшими из них являются последовательное, параллельное соединение и обратная связь .
Структуру часто представляют в виде иерархии. Иерархия - это упорядоченность компонентов по степени важности (многоступенчатость, служебная лестница). Иерархия - структура с наличием подчиненности, т.е. неравноправных связей между элементами, когда воздействие в одном из направлений оказывают гораздо большее влияние на элемент, чем в другом.
Виды иерархических структур разнообразны, но важных для практики иерархических структур всего две - древовидная и многоуровневая . Между уровнями иерархической структуры могут существовать взаимоотношения строгого подчинения компонентов (узлов) нижележащего уровня одному из компонентов вышележащего уровня. Такие иерархии называют сильными иерархиями типа «дерева». Они имеют ряд особенностей, делающих их удобным средством представления систем управления. Древовидная структура наиболее проста для анализа и реализации. Кроме того, в ней всегда удобно выделять иерархические уровни - группы элементов, находящиеся на одинаковом удалении от верхнего элемента. Пример древовидной структуры - задача проектирования технического объекта от его основных характеристик (верхний уровень) через проектирование основных частей, функциональных систем, групп агрегатов, механизмов до уровня отдельных деталей.
Однако могут быть связи и в пределах одного уровня иерархии. Один и тот же узел нижележащего уровня может быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня. Такие структуры 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, государственный аппарат.
Пример материальной структуры - структурная схема сборного моста, которая состоит из отдельных, собираемых на месте секций и указывает только эти секции и порядок их соединения. Пример функциональной структуры - деление двигателя внутреннего сгорания на системы питания, смазки, охлаждения, передачи крутящего момента. Пример алгоритмической структуры - алгоритм программного средства, указывающего последовательность действий или инструкция, которая определяет действия при отыскании неисправности технического устройства.
Организация системы - внутренняя упорядоченность и согласованность взаимодействия элементов системы. Организация системы проявляется, например, в ограничении разнообразия состояний элементов в рамках системы (во время лекции не играют в волейбол).
Целостность системы - принципиальная не сводимость свойств системы к сумме свойств её элементов. В то же время свойства каждого элемента зависят от его места и функции в системе. Так, если вернуться к примеру с лекцией, то, рассматривая отдельно свойства лектора, студентов, предметов, оборудования, аудитории и т.д., нельзя однозначно определить свойства системы, где эти элементы будут совместно использоваться.
Классификация систем, как и любая классификация, может производиться по различным признакам. В наиболее общем плане системы можно разделить на материальные и абстрактные.
Материальные системы представляют собой совокупность материальных объектов. Среди материальных систем можно выделить неорганические (технические, химические и т.п.), органические (биологические) и смешанные , содержащие элементы как неорганической, так и органической природы. Среди смешанных систем следует обратить особое внимание на человеко - машинные (эрготехнические) системы, в которых человек с помощью машин осуществляет свою трудовую деятельность.
Важное место среди материальных систем занимают социальные системы с общественными отношениями (связями) между людьми. Под классом этих систем являются социально - экономические системы, в которых связи между элементами - это общественные отношения людей в процессе производства.
Абстрактные системы - это продукт человеческого мышления: знания, теории, гипотезы, т.п.
По временной зависимости различают статические и динамические системы . В статических системах с течением времени состояние не изменяется, в динамических системах происходит изменение состояния в процессе её функционирования.
Динамические системы с точки зрения наблюдателя могут быть детерминированными и вероятностными (стохастическими). В детерминированной системе состояние её элементов в любой момент времени полностью определяется их состоянием в предшествующий или последующий моменты времени. Иначе говоря, всегда можно предсказать поведение детерминированной системы. Если же поведение предсказать невозможно, то система относится к классу вероятностных (стохастических) систем.
Любая система входит в состав большей системы. Эта большая система как бы окружает её и является для данной системы с внешней средой.
По тому, как взаимодействует система с внешней средой, различают закрытые и открытые системы . Закрытые системы не взаимодействуют с внешней средой, все процессы, кроме энергетических, замыкаются внутри системы. Открытые системы активно взаимодействуют с внешней средой, что позволяет им развиваться в сторону совершенствования и усложнения.
По сложности системы принято делить на простые , сложные и большие (очень сложные ).
Простая система - это система, не имеющая развитой структуры (например, нельзя выявить иерархические уровни).
Сложная система - система, которая состоит из элементов разных типов и обладает разнородными связями между ними. В качестве примера приведем ЭВМ, лесной трактор или судно. Сложная система - система с развитой структурой и состоящая из элементов - подсистем, являющихся в свою очередь простыми системами.
Автоматизированная система - сложная система с определяющей ролью элементов двух типов: * - в виде технических средств; * - в виде действия человека.
Для сложной системы автоматизированный режим считается более предпочтительным, чем автоматический. Например, посадка самолета или захват дерева харвестерной головкой выполняется при участии человека, а автопилот или бортовой компьютер используется лишь на относительно простых операциях. Типична также ситуация, когда решение, выработанное техническими средствами, утверждается к исполнению человеком.
Большая система - система, которая включает значительное число однотипных элементов и однотипных связей. В качестве примера можно привести трубопровод. Элементами последнего будут участки между швами или опорами. Для расчетов на прочность по методу конечных элементов элементами системы считаются небольшие участки трубы, а связь имеет силовой (энергетический) характер - каждый элемент действует на соседние элементы.
Большая система - это сложная система, имеющая ряд дополнительных признаков: наличие разнообразных (материальных, информационных, денежных, энергетических) связей между подсистемами и элементами подсистем; открытость системы; наличие в системе элементов самоорганизации; участие в функционировании системы людей, машин и природной среды.
Понятие большой системы было введено, как следует из приведённых выше признаков, для обозначения особой группы систем, не поддающихся точному и подробному описанию. Для больших систем можно выделить следующие основные признаки:
1. Наличие структуры , благодаря которой можно узнать, как устроена система, из каких подсистем и элементов состоит, каковы их функции и взаимосвязи, как система взаимодействует с внешней средой.
2. Наличие единой цели функционирования , т.е. частные цели подсистем и элементов должны быть подчинены цели функционирования системы.
3. Устойчивость к внешним и внутренним возмущениям . Это свойство подразумевает выполнение системой своих функций в условиях внутренних случайных изменений параметров и дестабилизирующих воздействий внешней среды.
4. Комплексный состав системы , т.е. элементами и подсистемами большой системы являются самые разнообразные по своей природе и принципам функционирования объекты.
5. Способность к развитию . В основе развития систем лежат противоречия между элементами системы. Снятие противоречий возможно при увеличении функционального разнообразия, а это и есть развитие.
Декомпозиция - деление системы на части, удобное для каких-либо операций с этой системой. Примерами будут: разделение объекта на отдельно проектируемые части, зоны обслуживания; рассмотрение физического явления или математическое описание отдельно для части системы.
Состояние . Понятием «состояние» обычно характеризуют мгновенную фотографию, «срез» системы, остановку в ее развитии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макро свойства системы (например, давление, скорость, ускорение - для физических систем; производительность, себестоимость продукции, прибыль - для экономических систем).
Поведение . Если система способна переходить из одного состояния в другое, то говорят, что она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности переходов из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением, и выясняют его закономерности.
Внешняя среда . Под внешней средой понимается множество элементов, которые не входят в систему, но изменение их состояния вызывает изменение поведения системы.
Модель . Под моделью системы понимается описание системы, отображающее определенную группу ее свойств. Углубление описания - детализация модели. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.
Модель функционирования (поведения) системы - это модель, предсказывающая изменение состояния системы во времени, например: натурные (аналоговые), электрические, машинные на ЭВМ и др.
Равновесие . Это способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранить свое 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 u t , если только отклонения не превышают некоторого предела.
Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, по аналогии с техническими устройствами называют устойчивым состоянием равновесия. Равновесие и устойчивость в 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, помогающие выявлять параметры, влияющие на их протекание 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 и информационные процессы в природе и обществе.
Цель . Применение понятия «цель» и связанных с ним понятий целенаправленности, целеустремленности, целесообразности сдерживается трудностью их однозначного толкования в конкретных условиях. Это связано с тем, что процесс целеобразования и соответствующий ему процесс обоснования целей 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 или идеальное устремление , которое позволяет коллективу увидеть перспективы или реальные возможности, конкретные цели - конечные результаты, достижимые в пределах определенного интервала времени, обеспечивающие своевременность завершения очередного этапа на пути к идеальным устремлениям.
В настоящее время в связи с усилением программно-целевых принципов в планировании исследованию закономерностей целеобразования и представления целей в конкретных условиях уделяется все больше внимания. Например: энергетическая программа, продовольственная программа, жилищная программа, программа перехода к рыночной экономике. Понятие цель лежит в основе развития системы.
Понятие информации в системе.
Информация - совокупность сведений, воспринимаемых системой из окружающей среды, выдаваемых в окружающую среду либо сохраняемой внутри информационной системы.
Данные - представление в формальном виде конкретная информация об объектах предметной области, их свойствах и взаимосвязях, отражающая события и ситуации в области. Данные представляются в виде, позволяющим автоматизировать их сбор, хранение, дальнейшую обработку информационными системами. Данные - это запись в соответствующем коде.
Организация хранения и обработки больших объемов информации о различных системах привела к появлению баз данных.
Модель и цель системы
Понятие модели трактуется неоднозначно. В основе его лежит сходство процессов, протекающих в реальной действительности, и в заменяющей реальный объект модели. В философии, под моделью понимается широкая категория кибернетики, заменяющая изучаемый объект его упрощенным представлением, с целью более глубокого познания оригинала. Под математической моделью (в дальнейшем просто моделью) понимается идеальное математическое отражение исследуемого объекта.
Фундаментальные (детальные) модели, количественно описывающих поведение или свойства системы, начиная с такого числа основных физических допущений (первичных принципов), какое только является возможным. Такие модели предельно подробны и точны для явлений, которые они описывают.
Феноменологические модели 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.
Управление
В широком смысле слова под управлением понимается организационную деятельность, осуществляющую функции и направленную на достижении определенных целей.
Изучение, анализ и синтез больших систем производится на основе системного подхода, который предполагает учет основных свойств таких систем.
Существует точка зрения, согласно которой «теория систем ... относится к числу несостоявшихся наук». Этот тезис основывается на том, что теория систем строится и опирается на выводы и методы различных наук: математического анализа, кибернетики, теории графов и других. Однако, известно, что любая научная дисциплина формируется на базе уже имеющихся теоретических концепций. Общая теория систем выступает в качестве самостоятельной научной дисциплины уже потому, что, как будет показано в дальнейшем, имеет свой предмет, собственную методологию и свои методы познания. Другое дело, что целостное исследование объектов требует активного использования знаний из самых различных областей. В связи с этим общая теория систем не просто опирается на различные науки, а объединяет, синтезирует, интегрирует их в себе. В этом плане первой и главной особенностью теории систем является ее междисциплинарный характер.
Определяя предмет общей теории систем, различные научные школы видят его в неодинаковом свете. Так, известный американский ученый Дж. ван Гиг ограничивает его вопросами «структуры, поведения, процесса, взаимодействия, назначения и т.п.». По сути, предмет этой теории сводится к проектированию систем. В данном случае отмечается только одна его практически-прикладная сторона и направленность. Возникает определенный парадокс: общая теория систем признается, но ее единой теоретической концепции не существует. Она оказывается растворенной во множестве методов, применяемых для анализа конкретных системных объектов.
Более продуктивным является поиск подходов к выделению предмета общей теории систем в лице определенного класса целостных объектов, их сущностных свойств и законов.
Предмет общей теории систем составляют закономерности, принципы и методы , характеризующие функционирование, структуру и развитие целостных объектов реального мира.
Системология представляет собой специфическое направление общей теории систем, которое занимается целостными объектами, представленными в качестве объекта познания. Ее основными задачами являются:
Представление конкретных процессов и явлений в качестве систем;
Обоснование наличия определенных системных признаков у конкретных объектов;
Определение системообразующих факторов для различных целостных образований;
Типизация и классификация систем по определенным основаниям и описание особенностей различных их видов;
Составление обобщенных моделей конкретных системных образований.
Следовательно, системология составляет лишь часть ОТС. Она отражает ту ее сторону, которая выражает учение о системах как сложных и целостных образованиях. Она призвана выяснить их сущность, содержание, основные признаки, свойства и т.д. Системология отвечает на такие вопросы как: Что такое система? Какие объекты могут быть отнесены к системным? Чем обусловлена целостность того или другого процесса? и т.п. Но она не дает ответа на вопрос: Как или каким образом должны изучаться системы? Это вопрос уже системных исследований.
В самом точном смысле системное исследование представляет собой научный процесс выработки новых научных знаний, один из видов познавательной деятельности, характеризующийся объективностью , воспроизводимостью , доказательностью и точностью . Оно базируется на самых различных принципах, методах, средствах и приемах . Это исследование специфично по своей сути и содержанию. Оно является одной из разновидностей познавательного процесса, имеющей целью такую его организацию, при которой бы обеспечивалось целостное изучение объекта и получение в конечном итоге его интегративной модели. Отсюда вытекают и основные задачи системного исследования объектов. К их числу относятся:
Разработка организационных процедур познавательного процесса, обеспечивающего получение целостного знания;
Осуществление подбора о каждом конкретном случае такого набора методов, который бы позволял получить интегративную картину функционирования и развития объекта;
Составление алгоритма познавательного процесса, дающего возможность всесторонне исследовать систему.
Системные исследования базируются на соответствующей методологии , методических основах и системотехнике . Они определяют весь процесс познания объектов и явлений, имеющих системную природу. От них напрямую зависит объективность, достоверность и точность полученных знаний.
Фундаментом общей теории систем и системных исследований является методология . Она представлена комплексом принципов и способов построения и организации теоретической и практической деятельности, направленной на целостное изучение реальных процессов и явлений окружающей действительности. Методология составляет понятийно-категориальный каркас общей теории систем, включает в себя законы и закономерности структуры и функционирования, а также развития сложноорганизованных объектов, действующие причинно-следственные связи и отношения , раскрывает внутренние механизмы взаимодействия компонентов системы , ее связи с внешним миром.
Методические основы системного исследования представлены совокупностью методов и алгоритмов теоретического и практического освоения системных объектов. Методы выражены в определенных приемах, правилах, процедурах, применяемых в познавательном процессе. К настоящему времени накоплен очень большой арсенал используемых в системных исследованиях методов, которые могут быть подразделены на общенаучные и частные. К первым из них относятся методы анализа и синтеза, индукции и дедукции, сравнения, сопоставления, аналогии и другие. Ко вторым принадлежит все многообразие методов конкретных научных дисциплин, которые находят свое применение в системном познании конкретных объектов. Алгоритм исследования определяет последовательность выполнения определенных процедур и операций, обеспечивающих создание целостной модели изучаемого явления. Он характеризует основные этапы и шаги, отображающие движение познавательного процесса от его начальной точки до конечной. Методы и алгоритмы находятся в неразрывной связи друг с другом. Каждому исследовательскому этапу соответствует своя совокупность методов. Правильная и четко определенная последовательность операций, сочетающаяся с верно избранными методами, обеспечивает научную достоверность и точность полученных результатов исследования.
Системотехника охватывает проблемы проектирования, создания, эксплуатации и испытания сложных систем. Во многом она базируется на активном применении знаний из таких областей как теория вероятности, кибернетика, теория информации, теория игр и т.д. Для системотехники характерно то, что она наиболее близко подходит к решению конкретных прикладных и практических проблем, возникающих в ходе системного исследования.
Наряду с наличием собственной структуры, общая теория систем несет в себе большую научно-функциональную нагрузку. Отметим следующие функции общей теории систем:
- функция обеспечения целостного познания объектов; - функция стандартизации терминологии; - описательная функция; - объяснительная функция; - прогнозная функция .
Общая теория систем является наукой не стоящей на месте, а постоянно развивающейся. Тенденции ее развития в современных условиях просматриваются по нескольким направлениям.
Первое из них - это теория жестких систем . Такое название они получили из-за влияния физико-математических наук. Эти системы имеют прочные и устойчивые связи и отношения. Их анализ требует строгих количественных построений. Основой последних является дедуктивный метод и точно определенные правила действий и доказательств. В этом случае, как правило, речь идет о неживой природе. В то же время, математические методы все больше проникают и в другие области. Такой подход реализован, к примеру, в ряде разделов экономической теории.
Второе направление - это теория мягких систем . Системы подобного рода рассматриваются как часть мироздания, воспринимаемая как единое целое, которые способны сохранять свою сущность, несмотря на изменения, происходящие в ней. Мягкие системы могут адаптироваться к условиям окружающей среды, сохраняя при этом свои характерные особенности. Солнечная система, истоки реки, семья, пчелиный улей, страна, нация, предприятие – все это системы, составляющие элементы которых подвергаются постоянным изменениям. Системы, относящиеся к мягким, имеют собственную структуру, реагируют на внешние воздействия, но при этом сохраняют свою внутреннюю сущность и способность к функционированию и развитию.
Третье направление представлено теорией самоорганизации . Это новая развивающаяся парадигма исследования, которая связана с целостными аспектами систем. По некоторым оценкам она является самым революционизирующим подходом для общей теории систем. Под самоорганизующимися системами подразумевают самовосстанавливающиеся системы, в которых результатом является сама система. К ним относятся все живые системы. Они постоянно самообновляются посредством обмена веществ и энергии, получаемой в результате взаимодействия с внешней средой. Для них характерно то, что они поддерживают неизменность своей внутренней организации, допуская, тем не менее, временные и пространственные изменения своей структуры. Эти изменения обусловливают серьезные специфические моменты в их исследовании, требуют применения новых принципов и подходов к их изучению.
В современном развитии ОТС все отчетливее проявляется зависимость эмпирических и прикладных вопросов от этических аспектов . Разработчики конкретной системы должны учитывать возможные последствия создаваемых ими систем. Они обязаны оценивать воздействия изменений, привносимых системой, на настоящее и будущее, как самих систем, так и их пользователей. Люди строят новые заводы и фабрики, изменяют русла рек, перерабатывают лес в древесину, бумагу - и все это зачастую делается без должного учета их влияния на климат и экологию. Поэтому ОТС не может не основываться на определенных этических принципах. Мораль систем связана с той системой ценностей, которая движет разработчиком, и зависит от того, как эти ценности согласуются с ценностями пользователя и потребителя. Закономерно, что этическая сторона систем затрагивает вопросы ответственности частных предпринимателей и руководителей государственных организаций за безопасность людей, участвующих в производстве и потреблении.
Неоценимое значение приобрела общая теория систем в решении многих практических задач. Вместе с развитием человеческого общества значительно увеличился объем и сложность проблем, которые должны быть разрешены. Но сделать это с помощью традиционных аналитических подходов становиться просто невозможно. Для решения все большего числа проблем нужно широкое поле зрения, которое охватывает весь спектр проблемы, а не его небольшие отдельные части. Немыслимо представить себе современные процессы управления, планирования без прочной опоры на системные методы. Принятие любого решения строится на системе измерений и оценок, на основании которых формируются соответствующие стратегии, обеспечивающие достижение системой установленных целей. Применение общей теории систем положило начало моделированию сложных процессов и явлений, начиная от таких крупномасштабных как глобальные мировые процессы и заканчивая мельчайшими физическими и химическими частицами. С системных позиций рассматривается сегодня экономическая деятельность, оценивается эффективность деятельности и развития фирм и предприятий.
Следовательно, общая теория систем - это междисциплинарная наука, призванная в целостном виде познавать явления окружающего мира . Она формировалась в течение длительного исторического периода, а ее появление явилось отражением возникшей общественной потребности познания не отдельных сторон предметов и явлений, а создания общих, интегративных представлений о них.
УДК 004
ББК 32.81
Рецензенты:
Кафедра АСОИУ Московского государственного технического университета им.
Н.Э. Баумана (зав. кафедрой - д-р техн. наук, проф. В.М Черненький); д-р физ.-мат. наук, проф. В.В. Нечаев (зав. кафедрой интеллектуальных технологий и систем Московского
государственного института радиотехники, электроники и автоматики)
Антонов, А.В.
А 72 Системный анализ. Учеб. для вузов/А.В. Антонов. - М.: Высш. ШК., 2004.
454 С.: ил.
ISBN 5-06-004862-4
В учебнике изложены методологические вопросы Системиого анализа. Опи
саны этапы и процедуры проведения системных исследований, сфОРМУЛlfрова
ны цели и задачи системного анализа. Большое место уделено вопросам постро
ения моделей сложных систем. Изложены вопросы проверки адекватности мо
делей, процедуры их формирования, методы оценки параметров.
Рассмотрены математические методы и модели системногоанализа, типовые
постановки задач, описаны области их приложения. Изложены численные мето
ды решения типовых задач системного анализа. Приведены методы выбора и
принятия решений, процедур, выполняемых на заКЛЮЧительном этапе систем
ного анализа. Дана характеристика задач принятия решений.
Для студентов. обучающuxся по направлению 552800 и 654600 «Инфор;..,а
тика и вычислительная техника» и образовательной nрогрш.Iме (специально
сти), реализуемой врамках направления подготовки дипломированных специ алистов 220200 - «Автоматизированные системы обработки информации и
уnравлеIlИЯ», а ток:же для аспирантов и иН:Jlсенеров.
Оригинал-макетданного издания являетСя собственностью издательства «Высшая шко
ла», и его репродуцирование (воспроизведение) любым способом без согласия издатель
ствазапреuцается
ПРЕДИСЛОВИЕ
Системные исследования - интенсивно развивающаяся область научной деятельности, которая является одним из наиболее результа тивных проявлений интегративных тенденций в науке. Специфика сис
темных исследований состоит в их направленности на изучение слож
ных, комплексных, крупномасштабных проблем. В ходе проведения данного вида работ исследователи ориентируются не только на позна ние существа изучаемых проблем и соответствующих объектов, но и на создание средств, позволяющих обеспечить рациональное управле ние этими объектами, содействовать разрешению имеющихся проблем. Единство исследовательских функций и решение практических задач, направленных на преобразование объекта исследования, разрешение проблемной ситуации, имеющей место в исследуемой системе, обус
лавливают комплексный, меЖДИСциплинарный характер системных ис следований.
Системный анализ является синтетической дисциплиной. В нем на
ходит отражение междисциплинарный характер системных исследова
ний, реализуется современная форма синтеза научных знаний. В своей
простейшей интерпретации междисциплинарность выражается в том,
что системный анализ занимается изучением объектов такой сложно
сти, для описания которых приходится привлекать понятия, изучаемые
в рамках различных традиционных научных дисциплин. Реально содер
жание этого понятия гораздо глубже. Дело в том, что традиционные дис
циплины изучают различные аспекты поведения исследуемых систем.
В системных исследованиях такая декомпозиция невозможна, так как
при этом могут потеряться основные свойства системы. Иными сло вами необходимо учитывать системный эффект, когда совокупность объектов, объединенная в систему, приводит к появлению новых свойств. Таким образом, для понимания поведения системы необходи мы теоретические знания различных дисциплин. Причем для исследо вания систем применяются не только формализованные методы, но и неформальные процедуры.
Исторически системный анализ явился развитием таких дисциплин как исследование операций и системотехника. Системный анализ и ис торически и содержательно имеет вполне определенный смысл, а имен-
но, он представляет собой совокупность методов исследования систем,
методиквыработки и принятиярешений при проектировании, конструи
ровании и упр~влении сложными объектами различной природы.
Систем~ыи анализ - это, прежде всего, определенный тип научно
техническои деятельности, необходимый для исследования, разработ
ки, управления Сложными объектами. Результаты системных исследо
ваний, для того чтобы быть успешными, должны удовлетворять зара
нее установленным критериям эффективности, опираться наопределен
ный теоретический фундамент и в процессе своего применения порож
дать образцы для последующего использования.
ВВЕДЕНИЕ
Современное состояние общества характеризуется внедрением до стижений научно-технического прогресса во все сферы деятельности.
Переживаемый в настоящее время этап развития является этапом ин
форматизации. Информатизация- это процесс создания, развития и все общего применения информационных средств и технологий, обеспечи вающих кардинальное улучшение качества труда и условий жизни в
обществе. Информатизация тесно связана с внедрением информацион
но-вычислительных систем, с повышением уровня автоматизации орга
низационно-экономической, технологической, административно-хозяй ственной, проектно-конструкторской, научно-исследовательской и дру гих видов деятельности. Создание сложных технических систем, про
ектирование и управление сложными комплексами, анализ экологичес
кой ситуации, особенно в условиях агрессивного техногенного воздей ствия, исследование социальных проблем коллективов, планирование развития регионов и многие другие направления деятельности требуют
организации исследований, которые имеют нетрадиционный характер.
По ряду специфических признаков все перечисленные объекты приклад ной деятельности обладают свойствами больших СИСтем. Таким обра зом, в различных сферах деятельности приходится сталкиваться с по нятиями больших или сложных систем.
В разных сферах практической деятельности развивались соответ
ствующие методы анализа и синтеза сложных систем: в инженерной
деятельности - системотехника, методы проектирования, методы ин
женерного творчества; в сфере управления - системный подход, поли тология; в военной сфере - методы исследования операций, теория оп
тимального управления; в научных исследованиях - имитационное мо
делирование, теория эксперимента. В 80-е гг. ХХ в. все эти теоретичес кие и прикладные дисциплины приобретаютобщую направленность, они образуют «системное движение». Системность стала не только теоре тической категорией, но и аспектом практической деятельности. Вви
ду того, что сложные системы стали предметом изучения, проектиро
вания и управления, потребовалось обобщение методов исследования систем. Появилась объективная необходимость в возникновении при кладной науки, устанавливающей связь между абстрактными теория-
ми системности и системной практикой. В последнее время это движе
ние оформилось в науку, которая получила название «системный ана
Особенности современного системного анализа вытекают из самой
природы сложных систем. Имея в качестве цели ликвидацию пробле
мы или, как минимум, выяснение ее причин, системный анализ привле
кает для этого широкий спектр средств, использует возможности раз личных наук и практических сфер деятельности. Являясь по существу прикладной диалектикой, системный анализ придает большое значение методологическим аспектам любого системного исследования. С дру гой стороны, прикладная направленность системного анализа приводит
к необходимости использования всех современных средств научных
исследований - математики, вычислительной техники, моделирования, натурных наблюдений и экспериментов.
Системный анализ является меж- и наддисциплинарным курсом,
обобщающим методологию исследования сложных технических, при
родных и социальных систем. Для проведения анализа и синтеза слож
ных систем используется широкий спектр математических методов.
Основу математического аппарата данной дисциплины составляют ли
нейное инелинейное программирование, теория принятия решений, те
ория игр, имитационное моделирование, теория массового обслужива
ния, теория статистических выводов и ТЛ.
В настоящее время методы системного анализа получили широкое
применение при перспективном и текущем планировании научно-иссле
довательских работ, проектировании различных объектов, управлении
производственными и технологическими процессами, прогнозировании
развития отдельных отраслей промышленности и сельского хозяйства.
Особенно часто к ним обращаются при решении задач распределения
трудовых ресурсов и производственных запасов, назначения сроков про
филактического ремонта оборудования, выбора средств транспортиров
ки грузов, составления маршрутов и расписаний перевозок, размеще
ния новых производственных комплексов, сбора информации в авто
матизированных системах управления и целого ряда других. Следует
также обратить внимание на то обстоятельство, что при решении за
дач системного анализа наряду со строгим математическим аппара
том применяются эвристические методы. Так, например, при решении
задач проектирования принимают участие группы людей, которые ока
зывают большое влияние как на сам процесс проектирования, так и на
принятие решения на отдельных этапах выполнения проекта. Есте
ственно, что при принятии решения проектировщики учитывают не толь-
щью вычислительных машин, но и свои соображения, зачастую нося
щие качественный характер.
Следует отметить еще одну особенность задач системного анали
за, аименно, требованиеоптимальностипринимаемых решеиИЙ. То есть,
в настоящее время перед системными аналитиками ставится задача
не просто разрешения той или иной проблемы, а выработка таких реко
мендаций, которые бы гарантировали оптимальность решения.
Решение вопросов проведения и организации системных исследо
ваний связано со специфическими особенностями и проблемами, тре
бующими для своего разрешения привлечения результатов широкого
спектра научных дисциплин. В ходе исследования реальной C~CTeMЫ
обычно приходится сталкиваться с самыми разнообразными проблема
ми; быть профессионалом в каждой из них одному человеку невозмож
но. Специалист, занимающийся системным анализом, должен иметь
образование и опыт, необходимые для анализа и классификации конк
ретных проблем, для определения перечня специалистов, способных решить конкретные задачи анализа. Это предъявляет особые требова
ния к специалистам-системщикам: они должны обладать широкой эру дицией, раскованностью мышления, умением привлекать людей к ра
боте, организовывать коллективную деятельность.
Глава 1
ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
1.1. Системность - общее свойство материи
Современный этап развития теории и практики характеризуется по вышением уровня системности. Ученые, инженеры, представители различных профессий оперируюттакими понятиями как системный или комплексный подход. Полезность и важность системного подхода выш ла за рамки специальных научных истин и стала привычной, общепри нятой. Такая ситуация явилась отражением объективных процессов развития представлений о материальном мире, сформировалась под воздействием объективных факторов.
В своей работе ф.и. Перегудов и фл. Тарасенко говорят о том, что свойство системности является всеобщим свойством материи.
Современные научные данные и современные системные представления
позволяют говорить о мире как о бесконечной иерархической системе си стем. Причем части системы находятся в развитии, на разных стадиях
развития, на разных уровнях системной иерархии и организации. Систем
ность как всеобщее свойство материи проявляется через следующие со
ставляющие: системность практической деятельности, системность позна вательной деятельности и системность среды, окружающей человека.
Рассмотрим практическую деятельность человека, т. е. его актив
ное и целенаправленное воздействие на окружающую среду. Покажем, что человеческая практика системна. Отметим очевидные и обязатель
ные признаки системности: структурированность системы, взаимо
связанность составляющих ее частей, подчиненность организации
всей системы определенной цели. По отношению к человеческой деятельности эти признаки очевидны. Всякое осознанное действие пре следует определенную цель. Во всяком действии достаточно просто увидеть его составные части, более мелкие действия. При этом легко
убедиться, что эти составные части должны выполняться не в произ
вольном порядке, а в определенной их последовательности. Это и есть
та самая определенная, подчиненная цели взаимосвязанность состав
ных частей, которая и является признаком системности.
Название для такого построения деятельности- алгоритмичность.
Понятие алгоритма возникло сначала в математике и означало зада
ние точно определенной последовательности однозначно понимаемых
операций над числами или другими математическими объектами. В
настоящее время понятие алгоритма применяется к различным отрас лям деятельности. Так говорят не только об алгоритмах принятия уп равленческихрешений, об алгоритмах обучения, алгоритмах написания
программ, но и об алгоритмах изобретательства . Алгоритмизуют
ся такие виды деятельности как игра в шахматы, доказательство тео рем и т. п. При этом делается отход от математического понимания алгоритма. Важно сознавать, что в алгоритме должна сохраняться ло гическая последовательноСть действиЙ. При этом допускается, что в алгоритме определенного вида деятельности могут присутствовать
неформализованные видыдействия. Важно лишь, чтобы определенные
этапы алгоритмауспешно,хотя быинеосознанно, выпQЛНЯЛИСЬ человеком. Р.х. Зарипов в своей работе отмечает: «.. .подавляющее большинство элементов творческой деятельности, реализуемых чело веком «легко и просто», «не думая», «по интуицию>, на самом деле яв
ляются неосознанной реализацией определенных алгоритмизируемых
закономерностей, реализацией неосознаваемых, но объективно суще
ствующих и формализуемых критериев красоты и вкуса».
Из данной цитаты можно сделать следующие выводы. Во-первых,
всякая деятельность алгоритмична. Во-вторых, не всегда алгоритм
реальной деятельности осознается - ряд процессов человек выполня
ет интуитивно, т. е. его способность решать некоторые задачи Д~Beдe
на до автоматизма. Это есть признак профессионализма, которыи вов се не означает, что в действиях профессионала отсутствует алгоритм.
В-третьих, в случае неудовлетворенности результатом деятельности
возможную причину неудачи следует искать в несовершенстве алгорит ма. Это означает пытаться выявить алгоритм, исследовать его, искать
«слабые места», устранять их, т. е. совершенствовать алгоритм и, сле
довательно, повышать системность деятельности. Таким образом, явная
алгоритмизациялюбойпрактическойдеятельноСТИявляется важнымсред-
ством ее развития. ~
Системными являются также результаты практическои деятельно-
сти. Следует отметить, что роль системных представлений в практик:
постоянно увеличивается, что растет сама системность человеческои деятельности. Данный тезис можно пояснить на примере проектирова
ния технических объектов. Если раньше перед разработчиками новых
образцов техники ставилась задача создания работоспособного объек та,то в настоящеевремя практикаставитзадачусоздания новых объек-
тов С некоторыми оптимальными свойствами, т. е. к разрабатываемым
образцам еще на этапе проектирования предъявляются требования оп
тимальности. Цели, которые ставятся перед разработчиками, таким об
разом, яВЛЯются более глобальными, более сложными.
ное решение поставленной задачи зависит от того, насколько системно
подходит специалист к ее анализу. Неудачи в решении тех или иных
проблем связаны с отходом от системности, с игнорированием части
существенных взаимосвязей компонентов системы. Разрешение воз
никшей проблемы осуществляется путем перехода на новый, более
высокий уровень системности. В связи с этим можно отметить, что
системность не столько состояние, сколько процесс.
Свойство системности присуще процессу познания. Системны зна
ния, накопленные человечеством. В качеСтве особенности процесса
познания отметим наличие аналитического и синтетического образов
мышления. Анализ - это процесс, СОСтоящий в разделении целого на
части, в представлении сложного в виде совокупности более простых
компонент, но чтобы познать целое, Сложное, необходим и обратный
процесс - синтез. Это относится как к индивидуальному мышлению, так и к общечеловеческому знанию.
Аналитичность человеческого знания находит свое отражение в су
ществовании различных наук, в ПРОДОЛЖaIOщейся их дифференциации,
во все более глубоком изучении все более узких вопросов. Вместе с
тем мы наблюдаем и обратный процесс синтеза знаний. Процесс син
теза проявляется в возникновении междисциплинарных наук, таких как
физическая химия, биофизика, биохимия и т. п. Наконец, наиболее вы
сокая форма синтеза знаний реализуется в виде наук о самых общих Свойствах природы. К числу таких синтетических наук относится, в
первую очередь, философия, которая выявляет и отражает общие свой
ства всех форм существования материи. К синтетическим можно от
нести математику - дисциплину, изучающую всеобщие отношения, вза
имосвязи и взаимодействия объектов, а также и системные науки: ки
бернетику, теорию систем, теорию организации ит. п. В этихдисципли
нах органическим образом соединяются технические, естественнона
учные и гуманитарные знания. В качестве методологического подхода
к анализу явлений и процессов с точки зрения их системности развился
диалектический метод. Именно диалектический метод рассматрива
ет объект как комплекс взаимодействующих и взаимосвязанных ком
понентов, развивающихся во времени. «Диалектика является методом
познания, обеспечивающим согласование системности знанийисистем
ности мира на любом уровне абстракции» .
Свойство системности присуще результатам познания. В техничес
ких науках это реализуется в построении адекватных моделей, являю
щихся отражением исследуемых объектов, моделей, описывающих динамическое поведение материальных объектов.
Системна также среда, окружающая человека. Свойство систем
ности является естественным свойством природы. Как уже отмечалось,
окружающий нас мир есть бесконечная система систем, иерархичес
кая организация все более сложных объектов. Причем как в живой, так
и неживой природе действуют свои законы организации, являющиеся
объективными биологическими или физическими законами.
Системно человеческое общество в целом. Системность челове ческого общества выражается опять же во взаимосвязи развития от дельных структур (национальных, государственных, религиозных обра зований) и в их взаимном влиянии друг на друга. Причем следует от метить, что уровень системности человеческого общества постоянно увеличивается. Системность необходимо, таким образом, рассматри вать в историческом аспекте. Если в Древнем мире племена жили до статочно отдаленно друг от друга и уровень общения между ними был минимален, то в современном обществе события, происходящие в од
них государствах, находят отклик в различных частях мира и имеют на
них влияние.
Системны взаимодействия человека со средой. В данном аспекте
системность выражается в необходимости комплексного учета всех
особенностей и возможных воздействий факторов внешней среды на ее состояние в последующие моменты. В случае недостаточной проработ ки данных вопросов, игнорирования ряда факторов, наблюдается воз никновение проблемы в развитии природы, негативное воздействие на
хозяйственную и культурную деятельность человека. Примеров тому
можно привести множество. Скажем, строительство гидроэлектростан ций в равнинной части континента привело к заболачиванию мест, вы воду земель из севооборота, нарушению экологической ситуации в дан ном регионе, а в некоторых случаях - к изменению климата. Примене ние различных химикатов ненадлежащего качеСтва и внеобоснованном
количестве вызвало непоправимые последствия в развитии региона
Аральского моря. Примеры такого плана можно продолжать и продол жать. Таким образом, можно сделать вывод, что игнорирование сис
темности взаимодействия человека со средой приводит к возникнове
нию проблемы в развитии среды обитания и соотвеТСтвенно во взаи модействии природы и общества.
1.2. Развитие системных представлений.
Становление системного анализа
С позиций современных научных представлений Системность все гда была методом любой науки. Возможно, что Принципы системности
применялись ~e всегда осознанно, но, тем не менее, любой ученый про
шлого, которыи И не помышлял о системном подходе, так или иначе имел
дело с системами и моделями объектов или процессов. Ранее всего
Системные проблемы были осознаны философами. Следует отметить,
что обсуждение системных проблем в таких дисциплинах как филосо
фия, логика, математика осуществлялось еще древними учеными.
Однако для нас представляет особый интерес развитие Системных
представлений в применениик системным итехническим дисциплинам.
Первым в явной форме вопрос о научном подходе к управлению
сложными системами поставил М.-А. Ампер. Он впервые выделил
кибернетику как специальную науку об управлении государством, обо
значил ее место в ряду других наук и сформулировал ее системные
особенности. Идеисистемности применительно куправлению государ
ством развивались в работах польского ученого Б. Трентовского. Он
отмечал, что действительно эффективное управление должно учиты
вать всеважнейшие внешниеи внутренние факторы, влияющиенаобъект
управления. В своих работах Трентовский пишет, что при выработке уп
равляющего воздействия необходимо учитывть национальные особен
ности населения с учетом временного аспекта, при одной и той же по
литическойидеологии кибернет(всовременнойтерминологии, лицо, при
нимающее решение) должен управлять различно в Австрии, России или
Пруссии, точно так же и в одной и той же стране он должен управлять
завтра иначе, чем сегодня. Трентовский рассматривает общество как
систему, которая развивается путем разрешения противоречий. И все
таки общество серединьr 19-го столетия было не готово к восприятию
системных представлений. Прошло еще более полувека, прежде чем
системная проблематика прочно заняла свое место в научных публи
кациях. К числ~ основоположников теории систем можно заслуженно
отнести россииского ученого, академика Е.С. Федорова. Основные
научные результаты были доСтигнуты им в области минералогии. Он
установил, что существует только 230 типов кристаллической решет
ки, тем не менее, любое вещество при определенных условиях может
кристаллизоваться. Таким образом, было показано, что великое мно
гообразие кристаллов и минералов использует для своего строения ог
конструкций, языковых построений, строения вещества и ряда других систем. Развивая системные представления Федоров установил ряд
других закономерностей развития систем, в частности, им было заме
чено такое свойство систем как самоорганизация, способность к при способлению, к повышению стройности.
Следующим этапом в развитии системных представлений явились работьr А.А. Богданова, который в начале ХХ в. начал создавать тео рию организации (тектологию) . Основная идея теории Богданова заключается в том, что все существующие объектьr и процессы име
ют определенный уровень организованности, который тем выше, чем
сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств комп
лектующих элементов. Именно анализ свойств целого и его частей бьm
впоследствии заложен в качестве основной характеристики понятия
сложной системы. Заслугой Богданова ЯВИЛОСь также то, что он изуча
ет не только статическое состояние структур, а занимается исследо
ванием динамического поведения объектов, уделяет внимание вопро сам развития организации, подчеркивает значение обратных связей, указывает на необходимость учета собственных целей организации, отмечает роль открытых систем. Он подчеркивает роль моделирова
ния и математических методов как потенциальных методов решения
задач теории организации.
Позднее идеитеории организации развивались в трудах выдающихся представителей отечественного естествознания И.И. Шмальгаузена,
В.Н. Беклемишева и ряда других специалистов, вклад которых во мно
гих отношениях явился решающим в формировании вышеназванной
Вклад русских и советских исследователей в развитие теории сис тем и формирование системных представлений явился определяющим, поскольку большинство развиваемых ныне идей связано с работами Богданова и трудами его последователей. Однако нельзя не отметить также и з.арубежных ученых, работы которых являются основополага ющими в области развития теории систем и системного анализа. В первую очередь следует обратить внимание на труды австрийского ученого Л. фон Берталанфи, который в 50-х гг. ХХ в. организовал в Ка наде центр системных исследований. Он опубликовал большое количе ство работ (например ), в которых исследовал взаимодействие сис тем с окружающей средой. Подчеркнуто большое значение обмена си
стемы веществом, энергией и энтропией с внешним миром, отмечено,
что в системе устанавливается динамическое равновесие, которое
может быть направлено в сторону усложнения организации, функцио
нирование системы является не просто откликом на изменение внешних
условий, а сохранением старого или установлением нового внутренне
го равновесия системы. В своих работах Берталанфи исследует общие закономерности, присущие любым достаточно сложным организациям материи как биологической, так и общественной природы. Берталанфи
и организованная им школа последователей в своих трудах пытаются
придать общей теории систем формальный характер.
Массовое распространение системных представлений, осознание си стемности мира, общества и человеческой деятельности связано с именем американского математика Н. Винера. В 1948 г. он опублико
своих трудах он развивает идеи управления и связи в животном мире и
машинах, анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе. н.винером и его последователями бьmо указано, что пред метом кибернетики является исследование систем. Причем отмеча ется, что хотя при изучении системы на каком-то этапе потребуется про водить учет ее конкретных свойств, для кибернетики в принципе несу щественно, какова природа системы. То есть для изучения систем раз личных типов, будь онафизической, биологической, экономической, орга низационной или вовсе представленной в виде модели, кибернетикапред лагает единые подходы к ее исследованию. Ф.И. Перегудов и Ф.П. Та расенко в своей книге отмечают, что с кибернетикой Винера связаны
такие продвижения в развитии системных представлений как типиза
ция моделей систем, выявление особого значения обратных связей в
системе, подчеркивание принципа оптимальности в управлении и син
тезе систем, осознание информации как всеобщего свойства материи и
возможности ее количественного описания, развитие методологии мо
делирования вообще и в особенности идеи математического экспери мента с помощью ЭВМ.
Существенное место в развитии кибернетики занимают советские ученые. Можно отметить многочисленные работы академика АИ. Берга. Фундаментальный вклад в развитие кибернетики внес также академик АН. Колмогоров. Так в период, когда в Советском Союзе кибернетику считали лженаукой и в стране шли горячиедискуссии о сути кибернетики, бьmи сформулированы достаточно общие и полные опре деления кибернетики. Приведем эти определения: «Кибернетика - это наука об оптимальном управлении сложными динамическими система ми» (АИ. Берг); «Кибернетика - это наука о системах, воспринимаю щих, хранящих, перерабатывающих и использующих информацию» (АН. Колмогоров).
Наконец, отметим достижения в области исследования систем бель гийской школы во главе с И. Пригожиным. Ученые этой школы иссле-
довали механизм самоорганизации систем. Они отмечают, что в резуль
тате взаимодействия с окружающей средой система может перейти в
неравновесное состояние. В результате такого взаимодействия изме
няется организованность системы. Переломные точки, в которых на
блюдается неустойчивость неравновесных состояний, называютсяточ
ками бифуркации. Таким образом, согласно теории И. Пригожина ,
материя не является пассивной субстанцией, ей присуща спонтанная ак-
тивность.
1.3. Определения системного анализа
Системный анализ как дисциплина сформировался в результате воз никновения необходимости исследовать и проектировать сложные сис
темы, управлять ими в условиях неполноты информации, ограниченно
сти ресурсов и дефицита времени. Системный анализ является даль
нейшим развитием целого ряда дисциплин, таких как исследование опе
раций, теория оптимального управления, теория принятия решений, экс
пертный анализ, теория организации эксплуатации систем и т.д. Для
успешного решения поставленных задач системный анализ использует
всю совокупность формальных инеформальных процедур. Перечислен
ные теоретическиедисциплиныявляютсябазой и методологическойос
новой системногО анализа. Таким образом, системный анализ - меж
дисциплинарный курс, обобщающий методологию исследования сложных технических, природных и социальных систем . Широ
кое распространение идей и методов системноГО анализа, а главное - успешное их применение на практике стало возможным только с вне
дрением и повсеместным использованием ЭВМ. Именно приме~ение
ЭВМ как инструмента решения сложных задач позволило переити от
построения теоретических моделей систем к широкому их практичес
кому применению. В связи с этим НЯ. Моисеев пишет , что сис
темный анализ - это совокупность методов, основанных на ис
пользовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных
систем - технических, экономических, экологических и т.д. Цент
ральной проблемой системного анализа является проблема принятия
решения. Применительно к задачам исследования, проектирования и управления сложными системами проблема принятия решения связана с выбором определенной альтернативы в условиях различного рода нео
пределенности.Неопределенностьобусловленамногокритериальностью
задач оптимизации, неопределенностью целей развития систем, неодноз: начностью сценариев развития системы, недостаточностью априорнои
l" i
информации о системе, воздействием случайных факторов в ходе ди
намического развития системы и прочими условиями. Учитывая дан
ные обстоятельства, системный анализ можно определить как дис
циплину, занuмающуюся nроблемами nринятuя решений в условиях,
когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации
различной физической природы.
сложные проблемы принятия решений, при изучении которых нефор
мальные процедуры, представления здравого смысла и способы опи
сания ситуаций играют не меньшую роль, чем формальный математи
ческий аппарат.
Системный анализ является ДИСциплиной синтетической. В нем
можно выделить три главных направления. Эти три направления соот ветствуют трем этапам, которые всегда присутствуют в исследовании
сложных систем:
1) построение модели исследуемого объекта;
2) постановка задачи исследования;
3) решение поставленной математической задачи.
Рассмотрим данные этапы. Построение модели (формализация
изучаемой системы, процесса или явления) есть описание процесса на
языке математики. При построении модели осуществляется матема
тическое описание явлений и процессов, ПРОИСходящих в системе. По
скольку знание всегда относительно, описание на любом языке отра
жает лишь некоторые стороны происходящих процессов и никогда не
является абсолютно полным. С другой стороны, следует отметить, что
при построении модели необходимо уделять основное внимание тем
сторонам изучаемого процесса, которые интересуют исследователя. Глу
боко ошибочным является желание при построении модели системы
отразить все стороны существования системы. При проведении систем
ного анализа, как правило, интересуютсядинамическим поведением си стемы, причем при описании динамики с точки зрения проводимого исследования есть первостепенные параметры и взаимодействия, а есть несущественные в данном исследовании параметры. Таким обра зом, качество модели определяется соответствием выполненного опи
сания тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, со
ответствием получаемых с помощью модели результатов ходу наблю даемого процесса или явления. Построение математической модели есть основа всего системного анализа, центральный этап исследования
или проектирования любой Системы. От качества модели зависит ре
зультат всего системного анализа.
Постановка задачи исследования. На данном этапе формулиру ется цель анализа. Цель исследования предполагается внешним фак тором по отношению к Системе. Таким образом, цель становится са мостоятельным объектом исследования. Цель должна быть формали зована. Задача системного анализа состоит в проведении необходимо го анализа неопределенностей, ограничений и формулировании, в конеч
ном счете, некоторой оптимизационной задачи:
!(Х) -7 тах, х с о. |
Здесь х - элемент некоторого нормированного пространства о, оп ределяемого природой модели, G с Е, где Е - множество, которое мо
жет иметь сколь угодно сложную природу, определяемую структурой
модели и особенностями исследуемой системы. Таким образом, зада
ча системного анализа на этом этапе трактуется как некоторая опти
мизационная проблема. Анализируятребования к системе, т. е. цели, кото
рые предполагает достигнуть исследователь, и те неопределенности, ко
торые при этом неизбежно присутствуют, исследователь должен сформу
лировать цель анализа на языке математики. Язык оптимизации оказыва
етсяздесь естественным и удобным, но вовсе не единственно возможным. Решение поставленной математической задачи. Только этот третий этап анализа можно отнести собственно к этапу, использующе му в полной степени математические методы. Хотя без знания мате
матики и возможностей ее аппарата успешное выполнение двух первых
этапов невозможно, так как и при построении модели системы, и при
формулировании цели и задач анализа широкое применеiше должны находить методы формализации. Однако отметим, что именно на за
вершающем этапе системного анализа могут потребоваться тонкие ма
тематические методы. Но следует иметь в виду, что задачи системно
го анализа могут иметь ряд особенностей, которые приводят к необхо димости применения наряду с формальными процедурами эвристичес ких подходов. Причины, по которым обращаются к эвристическим ме
тодам, в первую очередь связаны с недостатком априорной информа
ции о процессах, происходящих в анализируемой системе. Также к та ковым причинам можно отнести большую размерность вектора х и сложность структуры множества о. В данном случае трудности, воз никающие в результате необходимости применения неформальных про
цедур анализа зачастую являются определяющими. Успешное решение
задач системного анализа требует использования на каждом этапе ис следования неформальных рассуждений. Ввиду этого проверка качества
решения, его соответствие исходной цели исследования превращается
в важнейшую теоретическую проблему.
1.4. Понятие сложной системы
Определение системы
Объектом изучения системного анализа являются сложные систе мы. Понятие системы стало широко использоваться в хх в. Длитель
ное время оно применялось в самом общем смысле. Не было строгого
формализованного определения данного понятия. По мере развития
дисциплин кибернетического направления и особенно в связи с разви
тием и внедрением в различные сферы человеческой деятельности
вычислительной техники появилась необходимость формализовать по нятие сложной системы, попытаться дать его строгое определение.
В повседневной жизни термин система используют в тех случаях, |
|
когда хотят охарактеризовать объект как нечто целое, сложное, о чем |
|
невозможно сразу дать представление. Предполагается, что для харак |
|
теристики системы необходимо рассмотреть различные аспекты ее |
|
функционирования, проанализироватьразличные ее свойства. Orметим |
|
сразу, что в литературе встречается большое количество определений |
|
сложной системы. Все они отражают те или иные важные стороны |
|
данного объекта. Приведем ряд определений и проанализируем их. В |
|
«Философском словаре» система определяется как «совокупность эле |
|
ментов, находящихся в определенных отношениях и связях между со |
||
бой и образующих некоторое целостное единство». Ю.И. Дегтярев |
||
определяет систему следующим образом: «Системой называется упо |
||
рядоченная совокупность материальных объектов (элементов), объе |
||
диненных какими-либо связями (механическими, информационными), |
||
предназначенных для достижения определенной цели и достигающих ее |
||
наилучшим (по возможности) образом». В данном определении вьще |
||
ляется три основных компонента системы - элементы, связи и опера |
||
ции. Важной особенностью системыявляется то, что она создается или |
||
функционирует(еслиэто естественная, ане искусственнаясистема) для |
||
достижения определенной цели. То есть в результате динамического |
||
поведения системы решаются какие-то определенные задачи, которые |
||
в конечном итоге приводят к достижению глобальной цели функциони |
||
стему следующим образом : «система есть средство достижения |
||
цели» и «система есть совокупность взаимосвязанных элементов, |
||
обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое». |
||
Естественно, что эти два определения необходимо рассматривать в со |
||
вокупности, так как они дополняют друг друга и в каждом из них ак |
||
цент делается на определенные свойства системы. |
Наибольший вклад в формализацию представлений о сложных сис
темах был сделан в связи с развитием автоматизированных СИСтем
определений.
Под автоматизированной системой понимается nрограммно аппаратный комплекс, выполненный на базе средств измеритель
ной и вычислительной техники, предназначенный для решения за
дач управления на основе получения и использования моделей объек
та управления. В данном определении констатируется, что автомати
зированная система является искусственной системой, создаваемой
человеком. Для таких систем конечное состояние или цель функциони
рования задается заранее, а их поведение направлено на достижение по
ставленной цели. Цель автоматизированной системы состоит в реше нии выделенного набора задач автоматизации управления, как правило, поведением технического объекта.
Автоматизированная система - это совокупность частей (тех
нических средств, математических методов, коллектива исполни телей), образующая организационное комплексное единое целое и обеспечивающая решение требуемого набора задач автоматиза ции с заданной точностью в пределах ограничений во времени и
стоимости. В данном определении уточняется состав элементов, из
которых строится система. Также отмечается, что разработка и функ
ционирование системы должны производиться с учетом некоторых ог
раничений. Иными словами к системе предъявляются определенные
требования оптимальности.
Логичным кажется не искать в литературе всеобъемлющего опре деления сложной системы, а указать на основные свойства системы,
которые всесторонне характеризуют ее и так или иначе присутствуют
в различных формулировках определений. Первая существенная осо бенность системы состоит в том, что система обладает новыми свой ствами по сравнению с элементами, из которых она состоит. При этом система есть не просто механический набор элементов, а целенаправ ленное их соединение в виде определенных структур и взаимосвязей. Система есть организационное единство элементов. Нарушение взаи
мосвязей приведет к разрушению системы.
Вторая особенность систем состоит в том, что они обладают свой
Понятие относи~
тельное. На одном уровне иерархии элемент системы сам является
системой, на другом уровне система есть элемент более крупной сис~ темы. Поэтому определения системы должны дополняться классифи~
кациями и уточнениями.
Классификация систем
Подходы к классификации системы могут быть самыми разными:
по виду отображаемого объекта- технические, биологические, co~
циальные и т. п.;
по характеру поведения - детерминированные, вероятностные,
по типу целеустремленности - открытые и закрытые;
по сложности структуры и поведения - простые и сложные;
по виду научного направления, используемого для их моделирова~
ния - математические, физические, химические и др.;
по степени организованности - хорошо организованные, плохо opгa~
низованные и самоорганизующиеся.
Рассмотрим некоторые из представленных видов классификации. Детерминированной называется система, состояние которой в буду~
щем однозначно определяется ее состоянием в настоящий момент Bpe~
мени и законами, описывающими переходы элементов и системы из
одних состояний в другие. Составные части в детерминированной сис~ теме взаимодействуют точно известным образом. Примером детерми
нированной системы может служить механический арифмометр. Уста
новка соответствующих чисел на валике и задание порядка вычисле
ния однозначно определяют результат работы устройства. То же самое можно сказать о калькуляторе, если считать его абсолютно надежным.
Вероятностные или стохастические системы - это системы, поведение которых описывается законами теории вероятностей. Для вероятностной системы знание текущего состояния и особенностей взаимной связи элементов недостаточно для предсказания будущего поведения системы со всей определенностью. Для такой системы име
ется ряд направлений возможных переходов из одних состояний в дру
гие, т. е. имеется группа сценариев преобразования состояний систе-
мы, и каждому сценарию поставлена в соответствие своя вероятность.
Примером стохастической системы может служить мастерская по pe~
монту электронной и радиотехники. Срок выполнения заказа по peMOH~
ту конкретного изделия зависит от количества аппаратуры, поступив~ шей в ремонт до поступления рассматриваемого изделия, от характера
повреждений каждого из находящихся в очереди объектов, от количе~
ства и квалификации обслуживающего персонала и т. п.
Игровой является система, осуществляющая разумный выбор c~o~
его поведения в будущем. В основе выбора лежат оценки ситуации и предполагаемых способов действий, выбираемых на основе заранее
сформированных критериев, атакже с учетом соображений неформаль~
ного характера. Руководствоваться этими соображениями может только
человек. Примером игровой системы может служить организация, BЫ~ полняющая некоторые работы и выступающая в качестве исполните~
ля. Исполнитель вступает в отношения с заказчиком. Интересы испол~
нителя и заказчика противоположные. Исполнитель старается продать
свою работу как можно выгоднее. Заказчик, наоборот, пытается сбить
цену и соблюсти свои интересы. В данном торге между ними проявля~
ется игровая ситуация.
Классификация по данному признаку условна, как и многое другое,
касающееся характеристики сложных систем. Она допускает разные
толкования принадлежности той или иной системы к сформированным
классам. Так в детерминированной системе можно найти элементы
стохастичности. С другой стороны, детерминированную систему мож~
вероятности переходов из состояния в состояние соответственно paB~
ными нулю (переходанет) и единице (переход имеетместо). Точ~о такж:
стохастическую систему можно рассматривать как частныи случаи
игровой, когда идет игра с природоЙ.
Следующий признак классификации: открытые и закрытые систе~
мы. По данному признаку классификации системы характеризуются
различной степеньЮ взаимодействия с внешней средой. O"":.кpыты~
системы обладают особенностью обмениваться с внешнеи средои
массой, энергией, информацией. Замкнутые (или закрытые) системы
изолированы от внешней среды. Предполагается, что разница между открытыми и замкнутыми системами определяется с точностью до
принятой чувствительности модели.
По степени сложности системы подразделяются на простые, слож~
ные и очень сложные. Простые системы характеризуются небольшим
количеством возможных состояний, их поведение легко описывается в
рамках той или иной математической модели. Сложные системы OT~
Лекция 2: Системные свойства. Классификация систем
Свойства систем.
Итак, состоянием системы называется совокупность существенных свойств, которыми система обладает в каждый момент времени.
Под свойством понимают сторону объекта, обуславливающую его отличие от других объектов или сходство с ними и проявляющуюся при взаимодействии с другими объектами.
Характеристика — то, что отражает некоторое свойство системы.
Какие свойства систем известны.
Из определения «системы» следует, что главным свойством системы является целостность, единство, достигаемое посредством определенных взаимосвязей и взаимодействий элементов системы и проявляющиеся в возникновении новых свойств, которыми элементы системы не обладают. Это свойство эмерджентности (от анг. emerge — возникать, появляться).
- Эмерджентность — степень несводимости свойств системы к свойствам элементов, из которых она состоит.
- Эмерджентность — свойство систем, обусловливающее появление новых свойств и качеств, не присущих элементам, входящих в состав системы.
Эмерджентность — принцип противоположный редукционизму, который утверждает, что целое можно изучать, расчленив его на части и затем, определяя их свойства, определить свойства целого.
Свойству эмерджентности близко свойство целостности системы. Однако их нельзя отождествлять.
Целостность системы означает, что каждый элемент системы вносит вклад в реализацию целевой функции системы.
Целостность и эмерджентность — интегративные свойства системы.
Наличие интегративных свойств является одной из важнейших черт системы. Целостность проявляется в том, что система обладает собственной закономерностью функциональности, собственной целью.
Организованность — сложное свойство систем, заключающиеся в наличие структуры и функционирования (поведения). Непременной принадлежностью систем является их компоненты, именно те структурные образования, из которых состоит целое и без чего оно не возможно.
Функциональность — это проявление определенных свойств (функций) при взаимодействии с внешней средой. Здесь же определяется цель (назначение системы) как желаемый конечный результат.
Структурность — это упорядоченность системы, определенный набор и расположение элементов со связями между ними. Между функцией и структурой системы существует взаимосвязь, как между философскими категориями содержанием и формой. Изменение содержания (функций) влечет за собой изменение формы (структуры), но и наоборот.
Важным свойством системы является наличие поведения — действия, изменений, функционирования и т.д.
Считается, что это поведение системы связано со средой (окружающей), т.е. с другими системами с которыми она входит в контакт или вступает в определенные взаимоотношения.
Процесс целенаправленного изменения во времени состояния системы называется поведением . В отличие от управления, когда изменение состояния системы достигается за счет внешних воздействий, поведение реализуется исключительно самой системой, исходя из собственных целей.
Поведение каждой системы объясняется структурой систем низшего порядка, из которых состоит данная система, и наличием признаков равновесия (гомеостаза). В соответствии с признаком равновесия система имеет определенное состояние (состояния), которое являются для нее предпочтительным. Поэтому поведение систем описывается в терминах восстановления этих состояний, когда они нарушаются в результате изменения окружающей среды.
Еще одним свойством является свойство роста (развития). Развитие можно рассматривать как составляющую часть поведения (при этом важнейшим).
Одним из первичных, а, следовательно, основополагающих атрибутов системного подхода является недопустимость рассмотрения объекта вне его развития , под которым понимается необратимое, направленное, закономерное изменение материи и сознания. В результате возникает новое качество или состояние объекта. Отождествление (может быть и не совсем строгое) терминов «развитие» и «движение» позволяет выразиться в таком смысле, что вне развития немыслимо существование материи, в данном случае — системы. Наивно представлять себе развитие, происходящее стихийно. В неоглядном множестве процессов, кажущихся на первый взгляд чем-то вроде броуновского (случайного, хаотичного) движения, при пристальном внимании и изучении вначале как бы проявляются контуры тенденций, а затем и довольно устойчивые закономерности. Эти закономерности по природе своей действуют объективно, т.е. не зависят от того, желаем ли мы их проявления или нет. Незнание законов и закономерностей развития — это блуждание в потемках.
Кто не знает, в какую гавань он плывет, для того нет попутного ветра
Поведение системы определяется характером реакции на внешние воздействия.
Фундаментальным свойством систем является устойчивость , т.е. способность системы противостоять внешним возмущающим воздействиям. От нее зависит продолжительность жизни системы.
Простые системы имеют пассивные формы устойчивости: прочность, сбалансированность, регулируемость, гомеостаз. А для сложных определяющими являются активные формы: надежность, живучесть и адаптируемость.
Если перечисленные формы устойчивости простых систем (кроме прочности) касается их поведения, то определяющая форма устойчивости сложных систем носят в основном структурный характер.
Надежность — свойство сохранения структуры систем, несмотря на гибель отдельных ее элементов с помощью их замены или дублирования, а живучесть — как активное подавление вредных качеств. Таким образом, надежность является более пассивной формой, чем живучесть.
Адаптируемость — свойство изменять поведение или структуру с целью сохранения, улучшения или приобретение новых качеств в условиях изменения внешней среды. Обязательным условием возможности адаптации является наличие обратных связей.
Всякая реальная система существует в среде. Связь между ними бывает настолько тесной, что определять границу между ними становится сложно. Поэтому выделение системы из среды связано с той или иной степенью идеализации.
Можно выделить два аспекта взаимодействия:
- во многих случаях принимает характер обмена между системой и средой (веществом, энергией, информацией);
- среда обычно является источником неопределенности для систем.
Воздействие среды может быть пассивным либо активным (антогонистическим, целенаправленно противодействующее системе).
Поэтому в общем случае среду следует рассматривать не только безразличную, но и антогонистическую по отношению к исследуемой системе.
Рис. — Классификация систем
| Основание (критерий) классификации | Классы систем |
|---|---|
| По взаимодействию с внешней средой | Открытые Закрытые Комбинированные |
| По структуре | Простые Сложные Большие |
| По характеру функций | Специализированные Многофункциональные (универсальные) |
| По характеру развития | Стабильные Развивающиеся |
| По степени организованности | Хорошо организованные Плохо организованные (диффузные) |
| По сложности поведения | Автоматические Решающие Самоорганизующиеся Предвидящие Превращающиеся |
| По характеру связи между элементами | Детерминированные Стохастические |
| По характеру структуры управления | Централизованные Децентрализованные |
| По назначению | Производящие Управляющие Обслуживающие |
Классификацией называется разбиение на классы по наиболее существенным признакам. Под классом понимается совокупность объектов, обладающие некоторыми признаками общности. Признак (или совокупность признаков) является основанием (критерием) классификации.
Система может быть охарактеризована одним или несколькими признаками и соответственно ей может быть найдено место в различных классификациях, каждая из которых может быть полезной при выборе методологии исследования. Обычно цель классификации ограничить выбор подходов к отображению систем, выработать язык описания, подходящий для соответствующего класса.
Реальные системы делятся на естественные (природные системы) и искусственные (антропогенные).
Естественные системы: системы неживой (физические, химические) и живой (биологические) природы.
Искусственные системы: создаются человечеством для своих нужд или образуются в результате целенаправленных усилий.
Искусственные делятся на технические (технико-экономические) и социальные (общественные).
Техническая система спроектирована и изготовлена человеком в определенных целях.
К социальным системам относятся различные системы человеческого общества.
Выделение систем, состоящих из одних только технических устройств почти всегда условно, поскольку они не способны вырабатывать свое состояние. Эти системы выступают как части более крупных, включающие людей — организационно-технических систем.
Организационная система, для эффективного функционирование которой существенным фактором является способ организации взаимодействия людей с технической подсистемой, называется человеко-машинной системой.
Примеры человеко-машинных систем: автомобиль — водитель; самолет — летчик; ЭВМ — пользователь и т.д.
Таким образом, под техническими системами понимают единую конструктивную совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих объектов, предназначенная для целенаправленных действий с задачей достижения в процессе функционирования заданного результата.
Отличительными признаками технических систем по сравнению с произвольной совокупностью объектов или по сравнению с отдельными элементами является конструктивность (практическая осуществляемость отношений между элементами), ориентированность и взаимосвязанность составных элементов и целенаправленность.
Для того чтобы система была устойчивой к воздействию внешних влияний, она должна иметь устойчивую структуру. Выбор структуры практически определяет технический облик как всей системы, так ее подсистем, и элементов. Вопрос о целесообразности применения той или иной структуры должен решаться исходя из конкретного назначения системы. От структуры зависит также способность системы к перераспределению функций в случае полного или частичного отхода отдельных элементов, а, следовательно, надежность и живучесть системы при заданных характеристиках ее элементов.
Абстрактные системы являются результатом отражения действительности (реальных систем) в мозге человека.
Их настроение — необходимая ступень обеспечения эффективного взаимодействия человека с окружающим миром. Абстрактные (идеальные) системы объективны по источнику происхождения, поскольку их первоисточником является объективно существующая действительность.
Абстрактные системы разделяют на системы непосредственного отображения (отражающие определенные аспекты реальных систем) и системы генерализирующего (обобщающего) отображения. К первым относятся математические и эвристические модели, а ко вторым — концептуальные системы (теории методологического построения) и языки.
На основе понятия внешней среды системы разделяются на: открытые, закрытые (замкнутые, изолированные) и комбинированные. Деление систем на открытые и закрытые связано с их характерными признаками: возможность сохранения свойств при наличии внешних воздействий. Если система нечувствительна к внешним воздействиям ее можно считать закрытой. В противном случае — открытой.
Открытой называется система, которая взаимодействует с окружающей средой. Все реальные системы являются открытыми. Открытая система является частью более общей системы или нескольких систем. Если вычленить из этого образования собственно рассматриваемую систему, то оставшаяся часть — ее среда.
Открытая система связана со средой определенными коммуникациями, то есть сетью внешних связей системы. Выделение внешних связей и описание механизмов взаимодействия «система-среда» является центральной задачей теории открытых систем. Рассмотрение открытых систем позволяет расширить понятие структуры системы. Для открытых систем оно включает не только внутренние связи между элементами, но и внешние связи со средой. При описании структуры внешние коммуникационные каналы стараются разделить на входные (по которым среда воздействует на систему) и выходные (наоборот). Совокупность элементов этих каналов, принадлежащих собственной системе называются входными и выходными полюсами системы. У открытых систем, по крайней мере, один элемент имеет связь с внешней средой, по меньшей мере, один входной полюс и один выходной, которыми она связана с внешней средой.
Для каждой системы связи со всеми подчиненными ей подсистемами и между последним, являются внутренними, а все остальные — внешними. Связи между системами и внешней средой также, как и между элементами системы, носят, как правило, направленный характер.
Важно подчеркнуть, что в любой реальной системе в силу законов диалектики о всеобщей связи явлений число всех взаимосвязей огромно, так что учесть и исследования абсолютно все связи невозможно, поэтому их число искусственно ограничивают. Вместе с тем, учитывать все возможные связи нецелесообразно, так как среди них есть много несущественных, практически не влияющих на функционирование системы и количество полученных решений (с точки зрения решаемых задач). Если изменение характеристик связи, ее исключение (полный разрыв) приводят к значительному ухудшению работы системы, снижению эффективности, то такая связь — существенна. Одна из важнейших задач исследователя — выделить существенные для рассмотрения системы в условиях решаемой задачи связи и отделить их от несущественных. В связи с тем, что входные и выходные полюса системы не всегда удается четко выделить, приходится прибегать к определенной идеализации действий. Наибольшая идеализация имеет место при рассмотрении закрытой системы.
Закрытой называется система, которая не взаимодействует со средой или взаимодействует со средой строго определенным образом. В первом случае предполагается, что система не имеет входных полюсов, а во втором, что входные полюса есть, но воздействие среды носит неизменный характер и полностью (заранее) известно. Очевидно, что при последнем предположении указанные воздействия могут быть отнесены собственно к системе, и ее можно рассматривать, как закрытую. Для закрытой системы, любой ее элемент имеет связи только с элементами самой системы.
Разумеется, закрытые системы представляют собой некоторую абстракцию реальной ситуации, так как, строго говоря, изолированных систем не существует. Однако, очевидно, что упрощение описания системы, заключаются в отказе от внешних связей, может привести к полезным результатам, упростить исследование системы. Все реальные системы тесно или слабо связаны с внешней средой — открытые. Если временный разрыв или изменение характерных внешних связей не вызывает отклонения в функционировании системы сверх установленных заранее пределов, то система связана с внешней средой слабо. В противном случае — тесно.
Комбинированные системы содержат открытые и закрытые подсистемы. Наличие комбинированных систем свидетельствует о сложной комбинации открытой и закрытой подсистем.
В зависимости от структуры и пространственно-временных свойств системы делятся на простые, сложные и большие.
Простые — системы, не имеющие разветвленных структур, состоящие из небольшого количества взаимосвязей и небольшого количества элементов. Такие элементы служат для выполнения простейших функций, в них нельзя выделить иерархические уровни. Отличительной особенностью простых систем является детерминированность (четкая определенность) номенклатуры, числа элементов и связей как внутри системы, так и со средой.
Сложные — характеризуются большим числом элементов и внутренних связей, их неоднородностью и разнокачественностью, структурным разнообразием, выполняют сложную функцию или ряд функций. Компоненты сложных систем могут рассматриваться как подсистемы, каждая из которых может быть детализирована еще более простыми подсистемами и т.д. до тех пор, пока не будет получен элемент.
Определение N1: система называется сложной (с гносеологических позиций), если ее познание требует совместного привлечения многих моделей теорий, а в некоторых случаях многих научных дисциплин, а также учета неопределенности вероятностного и невероятностного характера. Наиболее характерным проявлением этого определения является многомодельность.
Модель — некоторая система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе. Это описание систем (математическое, вербальное и т.д.) отображающее определенную группу ее свойств.
Определение N2: систему называют сложной если в реальной действительности рельефно (существенно) проявляются признаки ее сложности. А именно:
- структурная сложность — определяется по числу элементов системы, числу и разнообразию типов связей между ними, количеству иерархических уровней и общему числу подсистем системы. Основными типами считаются следующие виды связей: структурные (в том числе, иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные), информационные, пространственно-временные;
- сложность функционирования (поведения) — определяется характеристиками множества состояний, правилами перехода из состояния в состояние, воздействие системы на среду и среды на систему, степенью неопределенности перечисленных характеристик и правил;
- сложность выбора поведения — в многоальтернативных ситуациях, когда выбор поведения определяется целью системы, гибкостью реакций на заранее неизвестные воздействия среды;
- сложность развития — определяемая характеристиками эволюционных или скачкообразных процессов.
Естественно, что все признаки рассматриваются во взаимосвязи. Иерархическое построение — характерный признак сложных систем, при этом уровни иерархии могут быть как однородные, так и неоднородные. Для сложных систем присущи такие факторы, как невозможность предсказать их поведение, то есть слабо предсказуемость, их скрытность, разнообразные состояния.
Сложные системы можно подразделить на следующие факторные подсистемы:
- решающую, которая принимает глобальные решения во взаимодействии с внешней средой и распределяет локальные задания между всеми другим подсистемами;
- информационную, которая обеспечивает сбор, переработку и передачу информации, необходимой для принятия глобальных решений и выполнения локальны задач;
- управляющую для реализации глобальных решений;
- гомеостазную, поддерживающую динамическое равновесие внутри систем и регулирующую потоки энергии и вещества в подсистемах;
- адаптивную, накапливающую опыт в процессе обучения для улучшения структуры и функций системы.
Большой системой называют систему, ненаблюдаемую одновременно с позиции одного наблюдателя во времени или в пространстве, для которой существенен пространственный фактор, число подсистем которой очень велико, а состав разнороден.
Система может быть и большой и сложной. Сложные системы объединяет более обширную группу систем, то есть большие — подкласс сложных систем.
Основополагающими при анализе и синтезе больших и сложных систем являются процедуры декомпозиции и агрегирования.
Декомпозиция — разделение систем на части, с последующим самостоятельным рассмотрением отдельных частей.
Очевидно, что декомпозиция представляют собой понятие, связанное с моделью, так как сама система не может быть расчленена без нарушений свойств. На уровне моделирования, разрозненные связи заменятся соответственно эквивалентами, либо модели систем строится так, что разложение ее на отдельные части при этом оказывается естественным.
Применительно к большим и сложным системам декомпозиция является мощным инструментом исследования.
Агрегирование является понятием, противоположным декомпозиции. В процессе исследования возникает необходимость объединения элементов системы с целью рассмотреть ее с более общих позиций.
Декомпозиция и агрегирование представляют собой две противоположные стороны подхода к рассмотрению больших и сложных систем, применяемые в диалектическом единстве.
Системы, для которых состояние системы однозначно определяется начальными значениями и может быть предсказано для любого последующего момента времени, называются детерминированными.
Стохастические системы — системы, изменения в которых носят случайный характер. При случайных воздействиях данных о состоянии системы недостаточно для предсказания в последующий момент времени.
По степени организованности: хорошо организованные, плохо организованные (диффузные).
Представить анализируемый объект или процесс в виде хорошо организованной системы означает определить элементы системы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты. Проблемная ситуация может быть описана в виде математического выражения. Решение задачи при представлении ее в виде хорошо организованной системы осуществляется аналитическими методами формализованного представления системы.
Примеры хорошо организованных систем: солнечная система, описывающая наиболее существенные закономерности движения планет вокруг Солнца; отображение атома в виде планетарной системы, состоящей из ядра и электронов; описание работы сложного электронного устройства с помощью системы уравнений, учитывающей особенности условий его работы (наличие шумов, нестабильности источников питания и т. п.).
Описание объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминированное описание и экспериментально доказать правомерность его применения, адекватность модели реальному процессу. Попытки применить класс хорошо организованных систем для представления сложных многокомпонентных объектов или многокритериальных задач плохо удаются: они требуют недопустимо больших затрат времени, практически нереализуемы и неадекватны применяемым моделям.
Плохо организованные системы. При представлении объекта в виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между ними и целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенной с помощью некоторых правил выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические) и распространяют их на всю систему в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение всей системы с некоторой доверительной вероятностью.
Подход к отображению объектов в виде диффузных систем широко применяется при: описании систем массового обслуживания, определении численности штатов на предприятиях и учреждениях, исследовании документальных потоков информации в системах управления и т. д.
С точки зрения характера функций различаются специальные, многофункциональные, и универсальные системы.
Для специальных систем характерна единственность назначения и узкая профессиональная специализация обслуживающего персонала (сравнительно несложная).
Многофункциональные системы позволяют реализовать на одной и той же структуре несколько функций. Пример: производственная система, обеспечивающая выпуск различной продукции в пределах определенной номенклатуры.
Для универсальных систем: реализуется множество действий на одной и той же структуре, однако состав функций по виду и количеству менее однороден (менее определен). Например, комбайн.
По характеру развития 2 класса систем: стабильные и развивающиеся.
У стабильной системы структура и функции практически не изменяются в течение всего периода ее существования и, как правило, качество функционирования стабильных систем по мере изнашивания их элементов только ухудшается. Восстановительные мероприятия обычно могут лишь снизить темп ухудшения.
Отличной особенностью развивающихся систем является то, что с течением времени их структура и функции приобретают существенные изменения. Функции системы более постоянны, хотя часто и они видоизменяются. Практически неизменными остается лишь их назначение. Развивающиеся системы имеют более высокую сложность.
В порядке усложнения поведения: автоматические, решающие, самоорганизующиеся, предвидящие, превращающиеся.
Автоматические: однозначно реагируют на ограниченный набор внешних воздействий, внутренняя их организация приспособлена к переходу в равновесное состояние при выводе из него (гомеостаз).
Решающие: имеют постоянные критерии различения их постоянной реакции на широкие классы внешних воздействий. Постоянство внутренней структуры поддерживается заменой вышедших из строя элементов.
Самоорганизующиеся: имеют гибкие критерии различения и гибкие реакции на внешние воздействия, приспосабливающиеся к различным типам воздействия. Устойчивость внутренней структуры высших форм таких систем обеспечивается постоянным самовоспроизводством.
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.
Если устойчивость по своей сложности начинает превосходить сложные воздействия внешнего мира — это предвидящие системы: она может предвидеть дальнейший ход взаимодействия.
Превращающиеся — это воображаемые сложные системы на высшем уровне сложности, не связанные постоянством существующих носителей. Они могут менять вещественные носители, сохраняя свою индивидуальность. Науке примеры таких систем пока не известны.
Систему можно разделить на виды по признакам структуры их построения и значимости той роли, которую играют в них отдельные составные части в сравнение с ролями других частей.
В некоторых системах одной из частей может принадлежать доминирующая роль (ее значимость >> (символ отношения «значительного превосходства») значимость других частей). Такой компонент — будет выступать как центральный, определяющий функционирование всей системы. Такие системы называют централизованными.
В других системах все составляющие их компоненты примерно одинаково значимы. Структурно они расположены не вокруг некоторого централизованного компонента, а взаимосвязаны последовательно или параллельно и имеют примерно одинаковые значения для функционирования системы. Это децентрализованные системы.
Системы можно классифицировать по назначению. Среди технических и организационных систем выделяют: производящие, управляющие, обслуживающие.
В производящих системах реализуются процессы получения некоторых продуктов или услуг. Они в свою очередь делятся на вещественно-энергетические, в которых осуществляется преобразование природной среды или сырья в конечный продукт вещественной или энергетической природы, либо транспортирование такого рода продуктов; и информационные — для сбора, передачи и преобразования информации и предоставление информационных услуг.
Назначение управляющих систем — организация и управление вещественно-энергетическими и информационными процессами.
Обслуживающие системы занимаются поддержкой заданных пределов работоспособности производящих и управляющих систем.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Наименования цвета в индоевропейских языках: Системный и исторический анализ / Под ред. А.П. Василевича. - М.: Ленанд, 2016. - 320 c.
2. Информатика сообществ: Системный анализ и инструменты / Под ред. В.И. Тищенко. - М.: Красанд, 2010. - 280 c.
3. Труды ИСА РАН: Динамические системы. Наукометрия и управление наукой. Методологические проблемы системного анализа. Системный анализ в медицине и биологии. Информационные технологии / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Ленанд, 2015. - 116 c.
4. Наименования цвета в индоевропейских языках: Системный и исторический анализ / Под ред. А.П. Василевича. - М.: Ленанд, 2016. - 320 c.
5. Агафонов, В.А. Системный анализ в стратегическом управлении / В.А. Агафонов. - М.: Русайнс, 2016. - 48 c.
6. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Модели многокритериального анализа деятельности инновационных организаций / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: КД Либроком, 2013. - 360 c.
7. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Основы стратегического инновационного менеджмента и маркетинга / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: КД Либроком, 2018. - 248 c.
8. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: КД Либроком, 2013. - 304 c.
9. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: КД Либроком, 2013. - 248 c.
10. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Формирование и принятие решений в образовательных учреждениях / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Ленанд, 2015. - 448 c.
11. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Концептуальное проектирование инновационных систем / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Ленанд, 2014. - 432 c.
12. Андрейчиков, А.В. Стратегический менеджмент в инновационных организациях. Системный анализ и принятие решений: Учебник / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Вузовский учебник, НИЦ Инфра-М, 2013. - 396 c.
13. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Ленанд, 2015. - 306 c.
14. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза ин / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Ленанд, 2015. - 306 c.
15. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Основы стратегического инновационного менеджмента и маркетинга: Учебное пособие / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: КД Либроком, 2013. - 248 c.
16. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Основы стратегического инновационного менеджмента и маркетинга / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: КД Либроком, 2012. - 248 c.
17. Андрейчиков, А.В. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: Концептуальное проектирование инновационных систем: Учебное пособие / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. - М.: Ленанд, 2014. - 432 c.
18. Антонов, А.В. Системный анализ: Учебник для вузов / А.В. Антонов. - М.: Высшая школа, 2008. - 454 c.
19. Антонов, А.В. Системный анализ / А.В. Антонов. - М.: Высшая школа, 2008. - 454 c.
20. Антонов, А.В. Системный анализ: Уч. / А.В. Антонов. - М.: Инфра-М, 2016. - 158 c.
21. Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / В.С. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 368 c.
22. Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении / В.С. Анфилатов. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 368 c.
23. Асланов, М. Системный анализ и принятие решений в деятельности учреждений реального сектора экономики, связи и транспорта / М. Асланов, А. Шатраков. - М.: Экономика, 2010. - 406 c.
24. Баринов, В.А. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: Учебное пособие / В.А. Баринов, Л.С. Болотова; Под ред. В.Н. Волкова, А.А. Емельянов. - М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2012. - 848 c.
25. Баринов, В.А. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник / В.А. Баринов, Л.С. Болотова. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 848 c.
26. Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 1: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 211 c.
27. Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 2: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 250 c.
28. Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 3: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 272 c.
29. Бродецкий, Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности: Учебник / Г.Л. Бродецкий. - М.: Академия, 2014. - 240 c.
30. Бродецкий, Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор при многих критериях: Учебник / Г.Л. Бродецкий. - М.: Academia, 2015. - 224 c.
31. Бродецкий, Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор при многих критериях: Учебник / Г.Л. Бродецкий. - М.: Академия, 2012. - 208 c.
32. Бродецкий, Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности: Учебник / Г.Л. Бродецкий. - М.: Academia, 2011. - 16 c.
33. Булыгина, О.В. Системный анализ в упр.: Учебное пособие / О.В. Булыгина, А.А. Емельянов, Н.З. Емельянова. - М.: Форум, 2018. - 16 c.
34. Валлерстайн, И. Миросистемный анализ: Введение. Пер. с англ. / И. Валлерстайн. - М.: Ленанд, 2018. - 304 c.
35. Вдовин, В.М. Теория систем и системный анализ: Учебник для бакалавров / В.М. Вдовин, Л.Е. Суркова, В.А. Валентинов. - М.: Дашков и К, 2013. - 644 c.
36. Вдовин, В.М. Теория систем и системный анализ: Учебник для бакалавров / В.М. Вдовин, Л.Е. Суркова и др. - М.: Дашков и К, 2016. - 644 c.
37. Вдовин, В.М. Теория систем и системный анализ: Учебник для бакалавров / В.М. Вдовин, Л.Е. Суркова. - М.: Дашков и К, 2016. - 644 c.
38. Вдовин, В.М. Теория систем и системный анализ: Учебник для бакалавров / В.М. Вдовин, Л.Е. Суркова. - М.: Дашков и К, 2014. - 644 c.
39. Вихнин, А.Г. Штурм четвертого мегапроекта: кто будет новым Биллом Гейтсом? Системный анализ и выбор стратегии / А.Г. Вихнин, Н.З. Сакипов. - М.: Диалог-МИФИ, 2008. - 288 c.
40. Волкова, В.Н. Системный анализ информационных комплексов: Учебное пособие / В.Н. Волкова. - СПб.: Лань, 2016. - 336 c.
41. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ: Учебник для академического бакалавриата / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 462 c.
42. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ: Учебник для бакалавров / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - М.: Юрайт, 2013. - 616 c.
43. Громова, Е., Н. Системный анализ информационных комплексов: Учебное пособие / Е. Н. Громова. - СПб.: Лань, 2016. - 336 c.
44. Данелян, Т.Я. Теория систем и системный анализ: Учебно-методический комплекс / Т.Я. Данелян. - М.: Ленанд, 2016. - 360 c.
45. Дмитриева, Н.В. Системная электрофизиология: Системный анализ электрофизиологических процессов / Н.В. Дмитриева. - М.: КД Либроком, 2015. - 252 c.
46. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике: Учебник / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Юнити, 2018. - 784 c.
47. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике: Учебник / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Юнити, 2016. - 423 c.
48. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 512 c.
49. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике: Учебник / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Юнити, 2013. - 423 c.
50. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике: Учебник для студентов вузов / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Юнити-Дана, 2013. - 423 c.
51. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике: Учебник для студентов вузов / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Юнити-Дана, 2012. - 423 c.
52. Заграновская, А.В. Системный анализ деятельности организации. Практикум: Учебное пособие 2019 г. / А.В. Заграновская. - СПб.: Лань, 2019. - 200 c.
53. Кагарлицкий, Б.Ю. История России: Миросистемный анализ / Б.Ю. Кагарлицкий, В.Н. Сергеев. - М.: Ленанд, 2018. - 432 c.
54. Кагарлицкий, Б.Ю. История России: Миросистемный анализ / Б.Ю. Кагарлицкий, В.Н. Сергеев. - М.: Ленанд, 2014. - 432 c.
55. Качала, В.В. Теория систем и системный анализ: Учебник / В.В. Качала. - М.: Академия, 2008. - 352 c.
56. Качала, В.В. Теория систем и системный анализ: Учебник / В.В. Качала. - М.: Academia, 2013. - 96 c.
57. Качала, В.В. Теория систем и системный анализ: Учебник для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования / В.В. Качала.. - М.: ИЦ Академия, 2013. - 272 c.
58. Кириллов, В.И. Квалиметрия и системный анализ: Учебное пособие / В.И. Кириллов. - М.: НИЦ Инфра-М, Нов. знание, 2013. - 440 c.
59. Кириллов, В.И. Квалиметрия и системный анализ: Учебное пособие / В.И. Кириллов. - М.: Инфра-М, 2012. - 440 c.
60. Кириллов, В.И. Квалиметрия и системный анализ: Учебное пособие / В.И. Кириллов. - М.: Инфра-М, 2014. - 313 c.
61. Киселев, В.М. Нефте-газо-химический комплекс российской федерации. интеллектуальная поддержка управленческих решений. системный анализ и инфодизайн / В.М. Киселев, С.В. Савинков. - М.: Русайнс, 2019. - 158 c.
62. Козлов, В.Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений / В.Н. Козлов. - М.: Проспект, 2016. - 176 c.
63. Кориков, А.М. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие / А.М. Кориков, С.Н. Павлов. - М.: Инфра-М, 2016. - 416 c.
64. Корнев, Г.Н. Системный анализ: Уч. / Г.Н. Корнев, В.Б. Яковлев. - М.: Риор, 2013. - 252 c.
65. Костусенко, И.И. Системный анализ инвестиционно-инновационных процессов в АПК: Учебное пособие / И.И. Костусенко. - СПб.: Проспект Науки, 2014. - 176 c.
66. Лексин, В.Н. Реформы и регионы: Системный анализ процессов реформирования региональной экономики, становления федерализма и местного самоуправления / В.Н. Лексин, А.Н. Швецов. - М.: Ленанд, 2012. - 1024 c.
67. Лившиц, В.Н. Системный анализ рыночного реформирования нестационарной экономики России: 1992-2013 / В.Н. Лившиц. - М.: Ленанд, 2013. - 640 c.
68. Онищенко, Г.Г. Системный бенчмаркинг канализования. В 2-х т. / Г.Г. Онищенко, Ф.В. Кармазинов и др. - СПб.: Профессия, 2011. - 992 c.
69. Пиляева, В.В. Системный анализ в менеджменте / В.В. Пиляева. - М.: КноРус, 2013. - 304 c.
70. Пихорович, В.Д. Марксизм и миросистемный анализ: Заметки на полях книги «Есть ли будущее у капитализма?» / В.Д. Пихорович. - М.: Ленанд, 2018. - 200 c.
71. Попов, В.Б. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / В.Б. Попов. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 368 c.
72. Попов, В.Н. Системный анализ в менеджменте: Учебное пособие / В.Н. Попов. - М.: КноРус, 2018. - 240 c.
73. Самсонов, Р.О. Системный анализ геоэкологических рисков в газовой промышленности / Р.О. Самсонов. - М.: Научный мир, 2007. - 272 c.
74. Самсонов, Р.О. Системный анализ геоэкологических рисков в газовой промышленности / Р.О. Самсонов, А.С. Казак, В.Н. Башкин, В.В. Лесных. - Вологда: Инфра-Инженерия, 2007. - 282 c.
75. Северцев, Н.А. Системный анализ и моделирование безопасности. / Н.А. Северцев. - М.: Высшая школа, 2006. - 462 c.
76. Сердюцкая, Л.Ф. Системный анализ и математическое моделирование экологических процессов в водных экосистемах / Л.Ф. Сердюцкая. - М.: КД Либроком, 2009. - 144 c.
77. Сухова, Л.Ф. Системный анализ в экономике: Учебное пособие / Л.Ф. Сухова и др. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 512 c.
78. Тарасенко, Ф.П. Прикладной системный анализ / Ф.П. Тарасенко. - М.: КноРус, 2003. - 192 c.
79. Тимченко, Т.Н. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / Т.Н. Тимченко. - М.: ИД РИОР, 2013. - 161 c.
80. Тимченко, Т.Н. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / Т.Н. Тимченко. - М.: Риор, 2017. - 704 c.
81. Тихомирова, О.Г. Управление проектом: комплексный подход и системный анализ: Монография / О.Г. Тихомирова. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 301 c.
82. Хомяков, П.М. Системный анализ: Экспресс-курс лекций / П.М. Хомяков. - М.: Ленанд, 2017. - 214 c.
83. Чернов, Ю.Г. Психологический анализ почерка: системный подход и компьютерная реализация в психологии криминологии и судебной экспертизе / Ю.Г. Чернов. - М.: Генезис, 2011. - 464 c.
84. Шумский, А.А. Системный анализ в защите информации / А.А. Шумский, А.А. Шелупанов. - М.: Гелиос АРВ, 2005. - 224 c.
85. Юдицкий, С.А. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Учебное пособие / С.А. Юдицкий. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 848 c.
86. Яковлев, С.В. Теория систем и системный анализ (лабораторный практикум): Учебное пособие для вузов / С.В. Яковлев. - М.: Горячая линия -Телеком, 2015. - 320 c.
87. Яковлев, С.В. Теория систем и системный анализ. Лабораторный практикум: Учебное пособие для ВУЗов / С.В. Яковлев. - М.: ГЛТ, 2015. - 320 c.
