Тема 2. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ

2.1 Принципы классификации

Известно много различных вариантов классификаций систем. Их можно разделить на два основных типа: предметный и категориальный.Классификации, базирующиеся на предметном принципе, выделяют основные виды конкретных систем, существующих в природе и обществе. При этом предпринимаются попытки классифицировать системы следующим образом:

• – по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т.п. системы);

• – по виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физические, химические и др.).

При категориальной классификации системы разделяются по общим характеристикам, присущим любым системам независимо от их материального воплощения: статические и динамические, детерминированные и вероятностные и т.д.

Бир выделяет 5 типов систем, представленных в табл. 2.1.

Системы Простые

(состоящие

из небольшого

числа элементов)

Сложные

(достаточно

разветвленные,

но поддающиеся

описанию)

Очень сложные

(не поддающиеся

точному

и подробному

описанию)

Детерминированные

(их поведение точно

предсказуемое)

Оконная задвижка

Цифровая

электронно-вычислительная машина

Проект механических мастерских

Автоматизация

Вероятностные

(нельзя дать точного детального предсказания)

Подбрасывание монеты

Хранение запасов

Экономика

Движение медузы

Условные рефлексы

Мозг

Статистический

контроль качества

продукции

Прибыль

промышленного предприятия

Фирма

Классификация Боулдинга

Типы систем Уровень сложности Примеры

Неживые системы

Статистические структуры

Кристаллы

Простые динамические структуры с заданным

законом поведения

Часовой

механизм

Кибернетические системы с управляемыми

циклами обратной

связи

Термостат

Живые системы

Открытые системы с самосохраняемой

структурой (первая ступень, на которой возможно разделение на живое и неживое)

Клетки

Живые организмы с низкой способностью

воспринимать информацию Растения

Живые организмы с более развитой

способностью воспринимать информацию, но не обладающие самосознанием

Животные

Системы, характеризующиеся самосознанием, мышлением и нетривиальным поведением

Люди

Социальные системы Социальные организации

Трансцендентные системы (системы, лежащие

в настоящий момент вне нашего познания)

2.2. Классификация на основе дескриптивного

определения системы

Ф.И. Перегудов делит системы на простые и сложные относительно их моде лей: если модель достаточно точно (адекватно) отображает поведе ние системы, то система является простой по отношению к модели, а когда модель неадекватна системе, то система является сложной по отношению к модели.

Классификация систем В.Н. Сагатовского

Категориальные

характеристики

Компоненты системы

Свойства

Элементы

Отношения

Моно

Поли

Статические

Динамические

(функционирующие)Динамические

(развивающиеся)

Открытые

Закрытые

Детерминированные

Вероятностные

Простые

Сложные

• Монофункционирующая детерминированная простая (МФДП). Примером может служить небольшое предприятие, выпускающее одну и ту же однотипную продукцию и рассматриваемое только с точки зрения гарантированного выпуска этой продукции и, при этом, эффективно управляемое неавтоматизированным («ручным») способом.Система не может быть одновременно монофункционирующей, детерминированной и сложной по отношению к естественным способнос тям человека, на которых базируется «ручное» управление, поэто му данный тип системы пропускается.

• 2. Монофункционирующая вероятностная простая (МФВП). Мож но использовать прежний пример, но при наличии «помех», застав ляющих включить в систему и учитывать такие элементы, которые являются случайными по отношению к ее цели, но необходимыми при создавшихся обстоятельствах. Как правило, производственная система, являющаяся МФДП при составлении плана, превращается в МФВП при реализации этого плана.

• 3. Монофункционирующая вероятностная сложная. Система отличается от предыдущего типа тем, что обилие и влияние случайных факторов на деятельность системы таково, что возникшую неопре деленность не удается устранить неавтоматизированным («ручным») способом. В этой связи для успешного управления необходима автоматизация.

• Моноразвивающаяся детерминированная простая. Примером может служить небольшое предприятие, осваивающее выпуск новой продукции.

• 5. Моноразвивающаяся вероятностная простая. Тот же пример, но в условиях неопределенности, поддающейся управлению неавтоматизированным способом.

• 6. Моноразвивающаяся вероятностная сложная. Тот же пример, но неопределенность факторов развития такова, что не поддается учету и управлению без применения средств автоматизации.

• 7. Полифункционирующая детерминированная простая. Отличается от МФДП наличием более чем одной функции (небольшое предприятие, выпускающее несколько видов продукции).

• 8. Полифункционирующая детерминированная сложная. В отличие от моносистемы наличие нескольких функций у детерминированной полисистемы может превратить ее в сложную относительно «ручных» средств управления, так как для достижения поставленных целей необходима автоматизация.

2.3 Классификация систем с управлением

Управление представляет собой процесс выработки и осуществления управляющего воздействия по переводу объекта в желаемое состояние.

• Понятие управления связано с такими сходными понятиями, как «объект управления», «способ управления», «управляющее воздействие», «цель управления». Уточним эти понятия с точки зрения общих принципов системных исследований.

• Под объектом управления понимается объект, для достижения желаемых результатов функционирования которого необходимы и допустимы специально организованные воздействия.

Среда

Алгоритм

Среда

ЦельУправляющий

объект

Объектуправления

F Y

U

Система S

Назовем системой управления (системой с управлением) такую совокупность объекта управления и управляющего объекта, процесс взаимодействия которых приводит к выполнению поставленной цели управления.

СИСТЕМЫ

ИСКУССТВЕННЫЕ СМЕШАНЫЕ ЕСТЕСТВЕННЫЕ

Орудия

Механизмы

Машины

Автоматы

Роботы

. . .

Эргономические

Биотехнические

Организационные

Автоматизированные

Живые

Неживые

Экологические

Социальные

. . . . . .

ВИРТУАЛЬНЫЕ

СИСТЕМЫ

С КАЧЕСТВЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ

С КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ

СО СМЕШАННЫМ ОПИСАНИЕМ ПЕРЕМЕННЫХ

Содержательное описание

Формализованное описание

Смешанное описание

Дискретные

Непрерывные

Смешанные

НЕПАРАМЕТРИЗОВАННЫЙ КЛАСС(оператор А известен частично)

ПАРАМЕТРИЗОВАННЫЙ КЛАСС(оператор А известен до параметров)

ЧЕРНЫЙ ЯЩИК(оператор А неизвестен)

БЕЛЫЙ ЯЩИК(оператор А известенполностью)

СИСТЕМЫ

СИСТЕМЫ

УПРАВЛЯЕМЫЕ ИЗВНЕ

САМОУПРАВЛЯЕМЫЕ С КОМБИНИРОВАННЫМ УПРАВЛЕНИЕМ

СИСТЕМЫ

ЭнергетическиеОБЫЧНЫЕ ЭНЕРГОКРИТИЧНЫЕ

МАЛЫЕ

ПРОСТЫЕ

БОЛЬШИЕ

СЛОЖНЫЕ

Материальные

Информационные

Ресурсы

Обеспеченность

НедостаточнаяПолная

Классификация систем, приведенная на рис. 2.6, позволяет более точно объяснить разницу между большими и сложными системами. Из рис. 2.6 следует, что возможны 4 комбинации систем:

• малые простые;• малые сложные;• большие простые;• большие сложные.

2.4 Классификация систем по степени организованности

• В.В. Налимов выделяет класс хорошо организованных и класс плохо организованных или диффузных систем.

• В.Н. Волкова к этим двум классам добавила класс развивающихся или самоорганизующихся систем, который включает саморегулирующиеся, самообучающиеся, самонастраивающиеся

• Представление объекта или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей.

• Большинство моделей физических процессов и технических систем представлены в этом классе организованных систем.

• Представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется 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.

При представлении объекта в виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы.

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

• Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи.

• Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризуется рядом признаков, особенностей, которые обусловлены наличием в системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования системы, приспосабливаемости ее к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.

Перечислим эти особенности:• нестационарность (изменчивость, нестабильность) отдельных

параметров и стохастичность поведения;• уникальность и непредсказуемость поведения системы в

конкретных условиях благодаря наличию активных элементов и предельных возможностей, определяемых ресурсами;

• способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и помехам. Это, конечно, полезное свойство, однако адаптивность проявляется и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управление системой;

• способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям, обусловленная наличием активных элементов;

• способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру, 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;

• неоднозначность использования понятий (например, «цель – средство», «система – подсистема» и т.д.).

• Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выделив адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самообучающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и т.д.

• При представлении объекта классом самоорганизующихся систем задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь, могут быть описаны в виде самоорганизующихся систем, т.е. структура основных направлений, плана, структура функциональной части АСУ должна развиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная структура предприятия и т.д.

2.5 Классификация информационных систем

Приведем примеры классификации ИС. На первом уровне классификации в качестве классификационных признаков ИС могут использоваться:

• параметры объекта управления (сфера применения, масштаб, состав функций управления);

• способ организации ИС;• степень интеграции ИС;• информационно-технологическая архитектура ИС;• технологические процессы обработки информации;• методология разработки ИС

Вариант 1:• промышленное предприятие;• сфера обращения (торговля, банки и кредитные организации);• образование;• социальная сфера и др.

Вариант 2:• системы обработки транзакций;• системы принятия решений;• информационно-справочные системы;• офисные информационные системы.

Вариант 3:• автоматизированные системы управления технологическими

процессами (АСУТП);• системы организационного или административного управления

(АСОУ);• автоматизированные системы научных исследований (АСНИ);• системы автоматизированного проектирования (САПР).

Информационные системы следует делить на два больших класса:– для технологических процессов в широком смысле

этого слова;– административно-организационного типа.

Для информационных систем технологического типа характерно получение первичной информации от автоматических устройств (датчиков) и выдаче ее соответствующим приемникам (приборам, исполнительным органам). Это системы управления технологическими процессами добычи, переработки, транспортировки и т.д.

К информационным системам административно-организационного типа относятся автоматизированные системы управления предприятием (АСУП), отраслью (ОАСУ), экономические информационные системы (ЭИС), автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), системы автоматизированного проектирования (САПР). В последнее время широкое распространение получили интеллектуальные информационные системы (ИИС) и экспертные системы (ЭС). В этих системах кроме данных используются знания, механизмы логического вывода (индуктивный, дедуктивный, абдуктивный) и учитывается неопределенность.

Для информационных систем административно-организационного типа (ИС АОТ) источниками информации являются документы, подготовленные человеком. На выходе этих систем информация также выдается в виде документов, удобных для их восприятия людьми. В ИС АОТ допускаются сравнительно большие запаздывания при сборе, обработке, передаче информации, характерно наличие долговременного хранения больших

массивов информации.