Классификация систем по степени организованности

Разделение систем по степени организованности предложено в продолжение идеи об их разделении на хорошо организованные и плохо организованные, или диффузные. К этим двум классам был добавлен еще класс развивающихся (самоорганизующихся) систем. Эти классы кратко охарактеризованы в табл. 1.4.

Таблица 1.4

Класс системы	Краткая характеристика	Возможности применения
1. Хорошо организованная	Представление объекта или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все ее элементы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей. В этот класс систем включается большинство моделей физических процессов и технических систем. При представлении объекта этим классом систем задачи выбора целей и определения средств их достижения (элементов, связей) не разделяются	Этот класс систем используется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения, т.е. экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу
2. Плохо организованная (диффузная)	При представлении объекта в виде плохо организованной (диффузной) системы не ставится задача определить все компоненты и их связи с целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые выявляются на основе исследования определенной с помощью некоторых правил достаточно представительной выборки компонентов, отображающих исследуемый объект или процесс. Нa основе такого, выборочного, исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические и т.п.), и распространяют эти закономерности на поведение системы в целом с какой-то вероятностью (статистической или в широком смысле использования этого термина)	Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем разного рода, при определении численности штатов в обслуживающих, например ремонтных цехах предприятия, в обслуживающих учреждениях (для решения подобных задач применяют методы теории массового обслуживания) и т.д. При применении этого класса систем основной проблемой становится доказательство адекватности модели
3. Самоорганизующаяся (развивающаяся)	Класс самоорганизующихся (развивающихся), систем характеризуется рядом признаков, особенностей, приближающих их к реальным развивающимся объектам (см. подробнее в табл. 1.5). При исследовании этих особенностей выявлено важное отличие развивающихся систем с активными элементами от закрытых — принципиальная ограниченность их формализованнoго описания. Эта особенность приводит к необходимости сочетания формальных методов и методов качественного анализа. Поэтому основную идею отображения проектируемого объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом. Разрабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют известные на данный момент компоненты и связи, а затем путем преобразования полученного отображения с помощью выбранных или принятых подходов и методов (структуризации, декомпозиции; композиции, поиска мер близости на пространстве состояний и т.п.) получают новые, неизвестные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки решения. Таким образом, можно накапливать информацию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия компонентов), и, применяя их, получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно формируя все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта	Отображение изучаемого объекта как системы этого класса позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи. Примерами таких задач являются задачи, возникающие при проектировании сложных технических комплексов, исследовании и разработке систем управления организациями. Большинство из моделей и методик системного анализа основано на представлении объектов в виде самоорганизующихся систем, хотя не всегда это особо оговаривается. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей

В предложенной классификации систем использованы существовавшие к середине 70-х гг, ХХ в. термины, но они объединены в единую классификацию, в которой выделенные классы рассматриваются как подходы к отображению объекта или решению задачи и предлагается их характеристика, позволяющая выбирать класс систем для отображения объекта в зависимости от стадии его познания и возможности получения информации о нем.

Проблемным ситуациям с большой начальной неопределенностью в большей мере соответствует представление объекта в виде системы третьего класса. В этом случае моделирование становится как бы своеобразным «механизмом» развития системы. Практическая реализация такого «механизма» связана с необходимостью разработки порядка построения модели процесса принятия решения. Построение модели начинается с применения знаковой системы (языка моделирования), в основе которой лежит один из методов дискретной математики (например, теоретико-множественные представления, математическая логика, математическая лингвистика) или специальных методов системного анализа (например, имитационное динамическое моделирование и т.д.). При моделировании наиболее сложных процессов (например, процессов формирования структур целей, совершенствования организационных структур и т.п.) «механизм» развития (самоорганизации) может быть реализован в форме соответствующей методики системного анализа. На рассмотренной идее отображения объекта в процессе представления его классом самоорганизующихся систем базируется и метод постепенной формализации модели принятия решений, характеризуемый в гл. 4.

Класс самоорганизующихся (развивающихся), систем характеризуется рядом признаков или особенностей, приближающих их к реальным развивающимся объектам (табл. 1.5).

Таблица 1.5

Особенность	Краткая характеристика
Нестационарность (изменчивость, нестабильность) параметров и стохастичность поведения	Эта особенность легко интерпретируется для любых систем с активными элементами (живых организмов, социальных организаций и т.п.), обусловливая стохастичность их поведения
Уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях	Эти свойства проявляются у системы, благодаря наличию в ней активных элементов, в результате чего у системы как бы проявляется «свобода воли», но в то же время но в то же время имеет место и наличие предельных возможностей, определяемых имеющимися ресурсами (элементами, их свойствами) и характерными для определенного типа систем структурными связями
Способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и помехам	Это свойство, казалось бы, является весьма полезным. Однако адаптивность может проявляться не только по отношению к помехам, но и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управление системой
Принципиальная неравновесность	При исследовании отличий живых, развивающихся объектов от неживых биолог Эрвин Бауэр высказал гипотезу о том, что живое принципиально находится в неустойчивом, неравновесном состоянии и, более того, использует свою энергию для поддержания себя в неравновесном состоянии (которое и является собственно жизнью). Эта гипотеза находит все большее подтверждение в современных исследованиях. При этом возникают проблемы сохранения устойчивости системы
Способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям и проявлять негэнтропийные тенденции	Она обусловлена наличием активных элементов, стимулирующих обмен материальными, энергетическими и информационными продуктами со средой и проявляющих собственные «инициативы», активное начало. Благодаря этому в таких системах нарушается закономерность возрастания энтропии (аналогичная второму закону термодинамики, действующему в закрытых системах, так называемому «второму началу»), и даже наблюдаются негэнтропийные тенденции, т.е. собственно самоорганизация, развитие, в том числе «свобода воли»
Способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру	Это свойство может обеспечиваться с помощью различных методов, позволяющих формировать разнообразные модели вариантов принятия решений, выходить на новый уровень эквифинальности, сохраняя при этом целостность и основные свойства
Способность и стремление к целеобразованию	В отличие от закрытых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с активными элементами цели формируются внутри системы (впервые эта особенность применительно к экономическим системам была сформулирована Ю. И. Черняком); целеобразование — основа негэнтропийных процессов в социально-экономических системах
Неоднозначность использования понятий	Например, «цель — средство», «система — подсистема» и т.п. Эта особенность проявляется при формировании структур целей, разработке проектов сложных технических комплексов, автоматизированных систем управления и т.п., когда лица, формирующие структуру системы, назвав какую-то ее часть подсистемой, через некоторое время начинают говорить о ней, как о системе, не добавляя приставки «под», или подцели начинают называть средствами достижения вышестоящих целей. Из-за этого часто возникают затяжные дискуссии, которые легко разрешаются с помощью закономерности коммуникативности, свойства «двуликого Януса»

---

Перечисленные признаки самоорганизующихся (развивающихся) систем имеют разнообразные проявления, которые иногда можно выделять как самостоятельные особенности. Эти особенности, как правило, обусловлены наличием в системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования системы, ее приспособлению к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.

Часть из рассмотренных особенностей характерна для диффузных систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), но большинство из них являются специфическими признаками, существенно отличающими этот класс систем от других и затрудняющими их моделирование.

В то же время при создании и организации управления предприятиями часто стремятся представить их, используя теорию автоматического регулирования и управления, разрабатывавшуюся для закрытых, технических систем и существенно искажающую понимание систем с активными элементами, что может нанести вред предприятию, сделать его неживым «механизмом», неспособным адаптироваться к среде и разрабатывать варианты своего развития.

Рассмотренные особенности противоречивы. Они в большинстве случаев являются и положительными и отрицательными, желательными и нежелательными для создаваемой системы. Признаки систем не сразу можно понять и объяснить, выбрать и создать требуемую степень их проявления. Исследованием причин проявления подобных особенностей сложных объектов с активными элементами занимаются философы, психологи, специалисты по теории систем, которые для объяснения этих особенностей предлагают и исследуют закономерности систем.

Проявление противоречивых особенностей развивающихся систем и объяснение их закономерностей на примере реальных объектов необходимо изучать, постоянно контролировать, отражать в моделях и искать методы и средства, позволяющие регулировать степень их проявления.

При этом нужно иметь в виду важное отличие развивающихся систем с активными элементами от закрытых: пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких систем, уже первые исследователи отмечали, что начиная с некоторого уровня сложности систему легче изготовить и ввести в действие, преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью.

По мере накопления опыта исследования и преобразования таких систем это наблюдение подтверждалось, и была осознана их основная особенность — принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся (самоорганизующихся) систем.

Эта особенность, т.е. необходимость сочетания формальных методов и методов качественного анализа, и положена в основу большинства моделей и методик системного анализа. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей.