Классификация систем

Известно, что классификацией называется распределение некоторой совокупности объектов на классы по наиболее существенным признакам. Признак или их совокупность, по которым объекты объединяются в классы, являются основанием классификации. Класс — это совокупность объектов, обладающих некоторыми признаками общности

Анализ литературы позволяет сделать вывод об отсутствии однозначной системы классификации систем, поэтому постараемся построить некоторую упрощенную схему. (рис. 2.1).

Рис.2.1 Классификация систем

Многообразие систем весьма велико и признаков для их классификации тоже множество. Среди признаков классификации систем на первое место выдвигается субстанциональный признак, но которому выделяют четыре класса систем:

1) Искусственные системы - это системы, созданные человеком. Диапазон их реализаций очень широк: от простейших механизмов до сложных производственных комплексов в технике; от лаборатории, кафедры, института, воинского подразделения до министерства и Совета министров в организационных структурах.

2) Естественные системы - это системы, объективно существующие в действительности, в живой и неживой природе и обществе: атом, молекула, клетка, организм, популяция, общество, вселенная и т.п.

3) Идеальные и концептуальные системы - это системы, которые выражают образцовую действительность или образцовый мир. Они часто бывают целью, в большинстве случаев недостижимой, к которой должна стремиться реальная система. Примером идеальной системы может служить картина, возникшая в голове человека от восприятия литературного или музыкального произведений, научной теории и т.п.

4) Виртуальные системы - это не существующие в действительности модельные или мыслительные представления реальных объектов, явлений, процессов, являющиеся изоморфными к ним. Виртуальные системы могут быть не идеальными.

Кроме указанных, на практике различные системы условно делят на целесориентированные, имеющие чёткие цели, и ценностноориентировнные. которые ориентированы, в первую очередь, на определенные ценности, а не цели.

По характеру своего поведения и, следовательно, по типу действующих в системе законов различают системы активные, в которых, в основном, внутренние законы определяют функционирование системы, а воздействие окружающей среды на систему несущественно, и системы реактивные, у которых функционирование определяется, главным образом, воздействием окружающей среды. Можно считать, что по своему поведению реактивные системы более открытые, чем активные системы.

С точки зрения поведения различаются также системы неразвивающиеся (стабильные) и развивающиеся: в последних выделяются самоорганизующиеся и саморазвивающиеся.

Деление систем на материальные (реальные) и абстрактные позволяет различать реальные системы (объекты, явления, процессы) и системы, являющиеся определенными отображениями (моделями) реальных объектов.

Среди всего многообразия материальных систем существуют естественные и искусственные системы (в некоторых случаях специально выделяют смешанные).

Естественные системы представляют собой совокупность объектов природы, а искусственные системы — совокупность социально-экономических или технических объектов.

Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей функционирования (назначением) и наличием управления (т. е. предполагается наличие объекта и субъекта управления).

Естественные системы, в свою очередь, можно подразделить на астрокосмические и планетарные, физические, химические и биологические.

Искусственные системы могут быть классифицированы по нескольким признакам, главным из которых является роль человека в системе. По этому признаку можно выделить два класса систем: технические и организационно-экономические. В основе функционирования технических систем лежат процессы, совершаемые машинами, а в основе функционирования организационно-экономических систем — процессы, совершаемые человекомашинными комплексами (хотя некоторые специалисты предпочитают в этом случае термин «организационно-технические системы»).

Деление систем на простые, сложные и большие подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются не любые, а именно сложные системы большого масштаба. При этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.

Общепризнанной границой, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет. Однако отмечается, что термин «большая система» характеризует только одну черту сложности — размерность системы. Кроме этого, сложные системы характеризуются как минимум двумя дополнительными признаками: свойством устойчивости и функциональной анизотропностью — неравноценностью элементов и связей системы, организационной разносо-противляемостью и разночувствительностью к воздействиям, асимметричностью потенциальных возможностей осуществления функциональных и дисфункциональных изменен

Сложные системы обладают свойством устойчивости — способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и проявляется в изменении степени деградации выполняемых функций, зависящей от глубины возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).

В составе сложных систем, кроме значительного количества элементов, присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей: структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные, отношения истинности), информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные.

Считается, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания (снятия неопределенности). В этом случае общее количество информации о системе S, в которой априорная вероятность появления j-го свойства равна р(у_j), определяется известным соотношением для количества информации Это энтропийный подход к дескриптивной (описательной) сложности.

Одним из способов описания такой сложности является оценка числа элементов, входящих в cиcтему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними. Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход. Он основан на определении ресурсов (время счета или используемая память), используемых в системе при решении некоторого класса задач. Например, если функция времени вычислений является полиномиальной функцией от входных данных, то мы имеем дело с полиномиальным по времени, или «легким», алгоритмом.

Для материальной (реальной) системы может быть построено множество систем — моделей, различаемых по цели моделирования, по требуемой степени детализации и по другим признакам.

Логические системы есть результат дедуктивного или индуктивного представления материальных систем. Их можно рассматривать как системы понятий и определений (совокупность представлений) о структуре, об основных закономерностях состояний и о динамике материальных систем.

Символические системы представляют собой формализацию логических систем, они подразделяются на три класса:

— статические математические системы или модели, которые описывают объект в какой-либо момент времени;

— динамические математические системы или модели отражают поведение объекта во времени;

— находящиеся в неустойчивом положении между статикой и динамикой, которые при одних воздействиях ведут себя как статические, а при других воздействиях — как динамические.

Поиск по сайту: