Модель состава системы
Очевидно, что вопросы, касающиеся внутреннего устройства системы, невозможно решить только с помощью модели «черного ящика». Для этого необходимы более развитые, более детальные модели.
Компоненты модели состава. При рассмотрении любой системы, прежде всего, обнаруживается, что ее целостность и обособленность (отображенные в модели черного ящика) выступают как внешние свойства. Внутренность же «ящика» оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части самой системы.
При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть, в свою очередь, разбиты на составные части и т.д. Те составные части системы, которые рассматриваются как неделимые, называют элементами. Части системы, состоящие более чем из одного элемента, называют
При необходимости можно ввести обозначения или термины, указывающие на иерархию частей (например, «подподсистемы», или «подсистемы такого-то уровня»). В результате содержательного словесного описания модель состава системы получается в форме иерархического списка подсистем и элементов. В качестве характерного примера такой простой текстовой модели можно привести оглавление пособия по учебной дисциплине:
Теория систем
Введение
I. Философские основания
1. Цели человека и задачи познания
2. Объект
2.1. Качество и его проявления
2.1.1. Базовые определения
2.1.2. Количественное описание свойств
2.1.3. Свойства и внешние условия
2.1.4. Свойства как объекты
2.2. Процесс
2.3. Материя и информация — сущности объектов нулевого уровня
2.3.1. Сохраняемая и несохраняемая сущность
2.3.2. Структура
2.3.3. Информация и энтропия
2.3.4. Материя и информация: единство и борьба. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10. Развитие систем
10.1. Причины и необходимые условия развития
10.1.1. Противоречие как двигатель развития
10.1.2. Противоречия между системой и внешней средой
10.1.3. Противоречия между системой и компонентом
10.1.4. Противоречия между компонентами системы
10.1.5. Усложнение системы: подводные камни
10.2. Правила развития систем (диалектика)
10.2.1. Диалектические противоположности
10.2.2. Переход количественных изменений в качественные изменения
10.2.3. Отрицание отрицания
10.3. Этапы развития систем
10.4. Траектории развития систем
Заключение
Литература
В графической форме модель состава можно представить следующим образом:
Рис.4.2. Графическая модель состава системы
Модель состава ограничивается снизу тем, что считается элементом, а сверху — границей системы. Как эта граница, так и границы разбиения на подсистемы и элементы определяются целями построения модели и, следовательно, не имеют абсолютного характера. Но это не означает, что сама система или ее состав не являются реальными. Неоднозначность разбиения имеет место не только, когда мы имеем дело с разными системами, но с разными моделями одной системы.
Сложности построения модели состава. Построение модели состава системы только на первый взгляд кажется простым делом. Если дать разным экспертам задание определить состав одной и тай же системы, то результаты их работы будут различаться, и иногда довольно значительно. Причины этого состоят не только в том, что у них может быть различная степень знания системы: один и тот же эксперт при разных условиях также может дать разные модели. Существуют, по крайней мере, еще три важные причины этого факта.
Во-первых, разные модели состава получаются вследствие того, что понятие элементарности можно определить по-разному. То, что с одной точки зрения является элементом, с другой — оказывается подсистемой, подлежащей дальнейшему разделению.
Во-вторых, как и любые модели, модель состава является целевой, и для различных целей один и тот же объект потребуется разбить на разные части. Например, один и тот же завод для директора, главного инженера, начальника экономической службы состоит из принципиально различных подсистем. То, что для одного обязательно войдет в модель, может совершенно не интересовать другого.
В-третьих, модели состава различаются потому, что всякое разделение целого на части, всякое деление системы на подсистемы является относительным, в определенной степени условным. Сами границы между подсистемами условны, относительны и также являются модельными.
studfiles.net
Модель состава системы — Мегаобучалка
Модель состава системы дает описание входящих в нее элементов и подсистем, но не рассматривает связей между ними. Части системы, состоящие более чем из одного элемента, называют подсистемами. При необходимости можно ввести обозначения или термины, указывающие на иерархию частей. В результате получается модель состава системы, описывающая из каких подсистем и элементов она состоит.
Рис.2 Модель состава системы
Каждая из отмеченных на рисунке составляющих системы является подсистемой со своим составом. Поэтому для этих подсистем также можно построить свои модели состава.
Модель структуры системы
Описание системы через совокупность необходимых и достаточных для достижения целей отношений между элементами называется моделью структуры системы. В данном случае речь идет о целевом (проблемном) анализе взаимосвязей между элементами, т.е. выделении из бесконечного числа связей необходимого и достаточного их количества в соответствии с имеющимися целями и дальнейшем их изучении.
Структурная схема системы
Объединение моделей «Черного ящика», «Состава» и структуры систем позволяет построить еще одну модель – «Структурная схема системы». В структурной схеме указываются все элементы системы, все связи между элементами внутри системы и связи отдельных элементов с окружающей средой (входы и выходы).
Структурная схема системы является наиболее подробной и полной моделью любой системы на данном этапе нашего познания. При этом всегда остается актуальным вопрос об адекватности этой модели, разрешаемый только на практике.
Рис. 3. Различные виды структур систем
Методологии IDEF
Взаимная совокупность методик и моделей концептуального проектирования IDEF разработана в США по программе Integrated Computer-Aided Manufacturing. В настоящее время имеются методики функционального, информационного и поведенческого моделирования и проектирования, в которые входят 10 IDEF-моделей, из которых в данной работе были построены лишь три:
· IDEFO — Функциональное моделирование (Function Modeling Method). Наиболее известной реализацией IDEF0 является методология SADT (Structured Analysis and Design Technique). Эта методика рекомендуется для начальных стадий проектирования сложных искусственных систем управления, производства, бизнеса, включающих людей, оборудование, программное обеспечение.
· IDEF1 и IDEF1X — Информационное моделирование (Information and Data Modeling Method). В IDEF1X имеется ясный графический язык для описания объектов и отношений в приложениях, так называемый язык диаграмм «сущность-связь».
· IDEF3 — Моделирование деятельности (Process Flow and Object Stale Description Capture Method). В методике детализируется ответ на вопрос не «что система делает», а «как система это делает».
Рассмотрим эти три методологии подробнее.
Методология IDEF0
Методология IDEF0 основана на следующих концептуальных положениях:
Модель — искусственный объект, представляющий собой отображение системы и ее компонентов. М моделирует А, если М отвечает на вопросы относительно А (М — модель, А — моделируемый объект). Модель разрабатывают для понимания, анализа и принятия решений о реконструкции (реинжиниринге) или проектировании новой системы.
Система представляет собой совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, выполняющих некоторую полезную работу. Элементами системы могут быть любые комбинации разнообразных сущностей, включающих людей, информацию, программное обеспечение, оборудование, изделия, сырье или энергоносители.
Блочное моделирование и его графическое представление. Основной концептуальный принцип методологии IDEF — представление любой изучаемой системы в виде набора взаимодействующих и взаимосвязанных блоков, отображающих процессы, операции, действия, происходящие в изучаемой системе. В IDEF0 все, что происходит в системе и ее элементах, принято называть функциями. Каждой функции ставится в соответствие блок. На IDEF0-диаграмме, основном документе при анализе и проектировании систем, блок представляет собой прямоугольник. Связи, посредством которых блок взаимодействует с другими блоками или с внешней по отношению к моделируемой системе средой, представляются стрелками, входящими в блок или выходящими из него. Входящие стрелки показывают, какие условия должны быть одновременно выполнены, чтобы функция, описываемая блоком, осуществилась.
Строгость и формализм. Разработка моделей IDEF0 требует соблюдения ряда строгих формальных правил, обеспечивающих преимущества методологии в отношении однозначности, точности и целостности сложных многоуровневых систем.
Итеративное моделирование. Разработка модели в IDEF0 представляет собой итеративную процедуру. На каждом шаге итерации разработчик предлагает вариант модели, который подвергают обсуждению и последующему редактированию, после чего цикл повторяется.
Отделение «организации» от «функций». При разработке моделей следует избегать изначальной привязки функций исследуемой системы к существующей организационной структуре моделируемого объекта. Организационная структура должна явиться результатом использования модели.
Методология IDEF1X
IDEF1X является методом для разработки реляционных баз данных и использует условный синтаксис, специально разработанный для удобного построения концептуальной схемы.
Концептуальной схемойназывается универсальное представление структуры данных в рамках коммерческого предприятия, независимое от конечной реализации базы данных и аппаратной платформы. Будучи статическим методом разработки, IDEF1X изначально не предназначен для динамического анализа по принципу «AS IS», тем не менее, он иногда применяется в этом качестве, как альтернатива методу IDEF1.
Использование метода IDEF1X наиболее целесообразно для построения логической структуры базы данных после того, как все информационные ресурсы исследованы (скажем с помощью метода IDEF1) и решение о внедрении реляционной базы данных, как части корпоративной информационной системы, было принято.
Однако не стоит забывать, что средства моделирования IDEF1X специально разработаны для построения реляционных информационных систем, и если существует необходимость проектирования другой системы, то лучше избрать другие методы моделирования.
Методология IDEF3
Методология IDEF3 (workflow diagramming) — это методология графического моделирования, предназначенная для описания и документирования информационных потоков в системе, в которой процессы выполняются в заданной последовательности, взаимоотношений между процессами обработки информации и объектами, являющихся частью этих процессов и участвующие совместно в одном процессе.
Основная цель разработчиков методологии IDEF3 — обеспечение специалиста (эксперта) предметной области инструментом структурного анализа, при помощи которого он сможет представлять знания о выполнении операций в системе или организации в целом. Это метод, обеспечивающий аналитикам возможность описать ситуацию, когда процессы выполняются в определенной последовательности, а также описать объекты, участвующие совместно в одном процессе.
Цель описания может состоять как в документальном оформлении и распространении знаний о процессе, так и в идентификации противоречивости или несовместимости выполнения отдельных операций. Техника описания набора данных IDEF3 является частью структурного анализа.
Практическая часть
megaobuchalka.ru
Модель состава системы
Очевидно, что вопросы, касающиеся внутреннего устройства системы, невозможно решить только с помощью модели «черного ящика». Для этого необходимы более развитые, более детальные модели.
При рассмотрении любой системы обнаруживается, что ее целостность и обособленность, отображенные в модели черного ящика, выступают как внешние свойства. Внутренность же «ящика» оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части самой системы.
При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть, в свою очередь, разбиты на составные части и т.д.
Те части системы, которые мы рассматриваем как неделимые, называются элементами.
Части системы, состоящие более чем из одного элемента, называют подсистемами.
При необходимости можно ввести обозначения или термины, указывающие на иерархию частей. В результате получается модель состава системы, описывающая из каких подсистем и элементов она состоит.
Рис. Модель состава системы
Пример модели состава системы:
или
Система | Подсистемы | Элементы |
Семья | Члены семьи | Муж, жена, дети, родители |
Имущество семьи | Общее жилье и хозяйство, личная собственность членов семьи | |
Отопительная система жилого дома | Источники тепла | Котельная |
Подсистема распределения и доставки тепла | Трубы, батареи, вентили | |
Подсистема эксплуатации | Службы эксплуатации и ремонта, персонал |
Рис. Модель состава системы
Несмотря на полезность рассмотренных выше моделей систем, существуют проблемы, решить которые с помощью таких моделей нельзя.
Например, чтобы получить велосипед, недостаточно иметь отдельные его детали (хотя состав системы налицо). Необходимо еще правильно соединить все детали между собой, или, говоря общо, установить между элементами определенные связи — отношения.
Совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами называется структурой системы.
Когда мы рассматриваем некую совокупность объектов как систему, то из всех отношений мы выбираем важные, т.е. существенные для достижения цели.
Точнее, в модель структуры (в список отношений) мы включаем только конечное число связей, которые существенны по отношению к рассматриваемой цели.
Например, при расчете механизмов не учитываются силы взаимного притяжения его деталей, хотя, согласно закону всемирного тяготения, такие силы объективно существуют. Зато вес деталей учитывается обязательно.
4. Второе определение системы. Структурная схема системы
Объединяя все изложенное в предыдущих параграфах, можно сформулировать второе определение системы: система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое.
Очевидно, что представленные определения охватывают модели «черного ящика», состава и структуры. Все вместе они образуют еще одну модель, которую будем называть структурной схемой системы.
В структурной схеме указываются все элементы системы, все связи между элементами внутри системы и связи определенных элементов с окружающей средой (входы и выходы системы).
Рассмотрим систему «синхронизируемые часы». Считаем, что в состав такой системы входят три элемента: датчик, индикатор и эталон времени. Структура часов определяется следующими отношениями между парами элементов:
Рис. Структурная схема системы синхронизируемые часы
Описанные связи указаны стрелками 1-3 между элементами на рис.3.3. Вход 4 изображает поступление энергии извне, вход 5 соответствует регулировки индикатора, вход 6 — показанию часов.
Все структурные схемы имеют нечто общее и это побудило математиков рассматривать их как объект математических исследований.
Для этого пришлось абстрагироваться от содержательной стороны структурных схем. В результате получилась схема, в которой обозначается только наличие элементов и связей между ними называется графом.
Граф состоит из обозначений элементов произвольной природы, называемых вершинами, и обозначений связей между ними, называемых ребрами (либо дугами).
На рис. изображен граф: вершины обозначены в виде кружков, ребра в виде линий.
Рис. Пример графа
Если направления связей не обозначаются, то граф называется неориентированным, при наличии стрелок — ориентированным.
Данная пара вершин может быть соединена любым количеством ребер; вершина может быть соединена сама с собой (тогда ребро называется петлей).
Если в графе требуется отразить другие различия между элементами или связями, то либо приписывают ребрам различные веса (взвешенные графы), либо раскрашивают вершины или ребра (раскрашенные графы).
Графы могут изображать любые структуры, если не накладывать ограничений на пересекаемость ребер.
Некоторые типы структур имеют особенности, важные для практики, они выделены из других и получили специальные названия. Так, в организационных системах часто встречаются линейные, древовидные (иерархические) и матричные структуры; в технических системах чаще встречаются сетевые структуры; особое место в теории систем занимают структуры с обратными связями, которые соответствуют кольцевым путям в ориентированных графах.
Структурная схема системы является наиболее подробной и полной моделью любой системы на данном этапе нашего познания. При этом всегда остается актуальным вопрос об адекватности этой модели, разрешаемый только на практике.
В исследованиях принято различать разные виды структур как средства описания системы. Структура может быть представлена в графической, матричной форме, в форме теоретико-множественного описания, с помощью языка топологии, математических средств и т.п. Можно выделить следующие средства описания структур.
Сетевая структура представляет декомпозицию элементов, представленных во времени.
При сетевом представлении структуры системы принято использовать такие понятия как: вершина, ребро, путь, критический путь.
Сетевая структура системы
Сетевые структуры систем отображают порядок операций или действий в системе.
Например, с помощью сетевого графика описываются производственные этапы деятельности, при проектировании систем отображается ее сетевая модель, при создании плана производственной деятельности – сетевой план.
Сетевые модели могут быть представлены:
однонаправленными,
обратными и
циклическими связями между элементами системы.
Такие связи описываются в виде пути или критического пути между элементами
При системном анализе сетевых структур используются математический аппарат теории графов, а также теория сетевого планирования и управления, которая имеет прикладной характер.
Иерархическая структура представляет собой декомпозицию системы в пространстве, устанавливая уровневые связи (отношения) между элементами (подсистемами) в целом образовании.
Простейшая иерархическая структура системы
Элементы или компоненты системы представляются в виде вершин или узлов, а связи между элементами – в виде дуги или соединения узлов.
Иерархические структуры принято называть древовидными структурами. Такие структуры называются типа «дерево». Чаще всего с помощью таких структур представляются целепологания и цели управления системой.
Многоуровневые иерархические структуры принято изображать в виде страт, слоев, эшелонов.
С
траты – это способ описания сложных структур
с помощью замены их наиболее простыми
моделями. При этом способе, каждая страта
описывает свой уровень абстракции,
сохраняя особенности входных и выходных
параметров.
Слои – это способ описания последовательности решаемых проблем с целью поиска наилучшего метода их решения. Причем при решение многослойных проблем предусматривается учет допустимых ограничений на моделирование нижележащих объектов, без утери общего замысла решения в едущей проблемы.
Многослойная структура системы принятия решений
Эшелон – это способ описания иерархической структуры в виде относительно зависимых, взаимодействующих между собой подсистем (объектов).
Такие многоэшелонные структуры описывают относительно независимые уровни управления. На каждом уровне управления подсистемы имеют определенную степень свободы выбора управленческого решения.
Иерархическая структура системы управления, представленная в виде эшелонов
На рис. представлено структура подсистем управления, которая выполнена в виде эшелонов.
Каждый эшелон представляет собой определенный уровень подсистемы управления.
Связь между уровнями управления представлена в виде координации процесса принятия решений в каждой подсистеме. Такая структурная организация связей между подсистемами управления принято называть многоцелевой иерархической структурой управления.
Поэтому многоэшелонные структуры часто называют многоцелевыми.
Матричные структуры представляют взаимоотношения между уровнями иерархической структуры. Они могут быть описаны в виде:
древовидной иерархической структуры связей,
двумерной матрицы со «слабыми» и «сильными» связями и
м
ногомерной
матрицы.
ногомерной
матрицы.Смешанные иерархические структуры с вертикальными и горизонтальными связями. Примером такой системы может послужить государственная система управления.
Структуры с произвольными связями используются, как правило, на начальном этапе исследования системы, для определения важных и необходимых элементов и установления лишь тех связей и отношений, которые оказывают наибольшее влияние на принятие управленческих решений.
С
труктура
системы с произвольными связями
На рис. представлена система состоящая из 4 элементов, которая представлена произвольными связями между ними.
Такое графическое представление системы как правило используется на первом этапе исследования когда еще не установлены закономерности связей и отношений между элементами.
Описание систем в виде структуры с произвольными связями чаще всего используется на уровне формирования авторской концепции системного исследования выделяемого объекта из окружающей среды.
studfiles.net
Модель состава системы
При рассмотрении любой системы прежде всего обнаруживается то, что ее целостность и обособленность, отображенные в модели «черного ящика», выступают как внешние свойства. Внутренность же «ящика» оказывается неоднородной (что вполне естественно). Это позволяет различать внутренние составные части самой системы. При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть, в свою очередь, разбиты на составные части. Неделимые части системы называют элементами. Части системы, состоящие из двух и более элементов, называют подсистемами. В подсистемы могут входить как элементы, так и подподсистемы (подсистемы такого-то уровня).
В результате получается модель состава системы, описывающая из каких подсистем и элементов она состоит. Пример модели состава показан на рис. 8.4. Обозначение элементов и подсистем выбирают исходя из удобства пользования. Мы выбрали обозначения таким образом, чтобы уже в названии элемента было видно его расположение в иерархии системы.
Модель состава может быть представлена и в виде перечня элементов и подсистем:
Система
Модель состава ограничивается снизу тем, что считается элементом, а сверху – границей системы. Как эта граница, так и границы разбиения на подсистемы определяются целями построения модели и, следовательно, не имеют абсолютного характера. Это не означает, что сама система или ее состав нереальны. Мы имеем дело не с разными системами, а с разными моделями системы. Пример этого – модель состава технологии управления (рис. 2.13).
Модель состава системы отображает, из каких частей (подсистем и элементов) состоит система. Главная трудность в построении модели состава заключается в том, что разделение целостной системы на части является относительным, условным, зависящим от целей моделирования (это относится не только к границам между частями системы, но и к границам самой системы). Кроме того, относительным является и определение самой малой части – элемента.
Система
Подсистема 1
Элемент 1.1
Элемент 03
Элемент 1.1.1
Элемент 1.1.2
Элемент 2.1
Подподсистема 1.1
Элемент 2.2
Элемент 1.2
Элемент 2.3
Элемент 01
Подсистема 2
Элемент 02
Рис. 8.4. Модель состава системы
Модель структуры системы
Очевидно, что есть вопросы, которые решить с помощью моделей «черного ящика» и состава нельзя. Например, мы имеем «ящик» (в прямом и переносном смысле) с полным комплектом деталей велосипеда («состав»). Но это еще не велосипед! Необходимо еще правильно соединить все детали между собой, т.е. установить между деталями (элементами и подсистемами) определенные связи – отношения. Совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами называетсяструктурой системы.
Модель структуры системы отображает связи между компонентами модели ее состава, т.е. совокупность связанных между собой моделей «черного ящика» для каждой из частей системы.
Между реальными объектами, вовлеченными в систему, имеется невообразимое (может быть, бесчисленное) количество отношений. Однако при рассмотрении конкретной системы, из всех отношений мы должны выбрать только существенные для достижения рассматриваемой цели.
Отношения между элементами могут быть самыми разнообразными. Однако можно попытаться их классифицировать и по возможности перечислить. Трудность состоит в том, мы не знаем все реально существующие отношения и вообще неизвестно, является ли конечным их число. Любопытный пример приводят Перегудов Ф.И. и Тарасенко Ф.П. [13]: «Выделение языковых конструкций, выражающих отношения (типа находиться на, (под, около,…), быть причиной, быть подобным, быть одновременно, состоять из, двигаться к (от, вокруг,…) и т.п.), привело к выводу, что в английском, итальянском и русском языках число выражаемых отношений примерно одинаково и немного превышает число 200. Этот результат не может служить доказательством конечности числа отношений, но сам факт дает повод для размышлений». Действительно, почему одинаковое количество в трех языках и почему 200 (а не 1000)?
Отметим теперь связь между понятиями «отношение» и «свойство».В отношении участвует не менее двух объектов, а свойством мы называем некий атрибут одного объекта.
Во-первых, любое свойство, даже если его понимать как потенциальную способность обладать определенным качеством, выявляется в процессе взаимодействия объекта (носителя качества) с другими объектами, т.е. в результате установления некоторого отношения. Как тут не вспомнить известное выражение: «не бывает вещей плохих или хороших, такими они становятся в нашем сознании (в нашей оценке)».
Во-вторых, можно сделать дальнейшее обобщение и выдвинуть следующее предположение: свойства – это не атрибут объекта, а лишь определенная абстракция отношения, экономящая мышление. Мы «коротко и ясно» говорим, что стекло прозрачно, вместо того, чтобы каждый раз говорить об отношении между лучом света, падающим на поверхность стекла, самим листом стекла и приемником света, находящимся по другую сторону этого стекла. Другими словами, свойство – это свернутое отношение, модель отношения.
Итак, модель структуры описывает существенные связи между элементами (компонентами модели состава). Говоря, что свойства какого-то объекта можно использовать в системе, мы имеем в виду установление некоторых отношений между данным объектом и другими частями системы, т.е. включение этих отношений в структуру системы.
studfiles.net
3.3. Модель состава системы
Компоненты модели состава.Целостность и обособленность выступают как важнейшие свойства системы. Внутренность «ящика» оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части системы. При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть также разбиты на составные части и т.д. Те части системы, которые мы рассматриваем как неделимые, будем называть элементами. Части системы, состоящие более чем из одного элемента, назовем подсистемами. При необходимости можно ввести обозначения, указывающие на иерархию частей (например, подсистема n-уровня).
СИСТЕМА
Модель состава системы
Сложности построения модели состава.Если дать разным экспертам задание определить состав одной и той же системы, то результаты их работы будут отличаться и иногда довольно значительно. Существует, по крайней мере, три причины этого факта. Во-первых, понятие элементарности можно определить по-разному. То, что с одной точки зрения является элементарным, с другой – оказывается подсистемой. Во-вторых, как и любые модели, модель состава является целевой, и для различных целей один и тот же объект потребуется разбить на разные части. В-третьих, всякое разделение целого на части является относительным, в определенной степени условным. Это относится и к границам между самой системой и окружающей средой. Один и тот же завод для директора, главного бухгалтера, начальника пожарной охраны состоит из совершенно различных подсистем.
3.4. Модель структуры системы
Совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений (связей) между элементами называется структурой системы.
Отношения и структуры.Между реальными элементами системы может быть бесконечное количество отношений. Однако, когда мы рассматриваем некоторую совокупность объектов как систему, то из всех отношений важными, т.е. существенными для достижения цели, являются лишь некоторые. Таким образом, в модель структуры мы включаем только конечное число связей, которые существенны для достижения цели.
Пример.При расчете механизма не учитываются силы взаимного притяжения его деталей.
Пример.Выделение языковых конструкций, выражающих отношения (типа находиться на (под, около), быть причиной, быть подобным, быть одновременно, состоять из, двигаться к (от, вокруг) и т.п.) привело к выводу, что в английском, итальянском и русском языках число выражаемых отношений примерно одинаково и несколько превышает 200.
3.5. Второе определение системы. Структурная схема системы.
Объединяя все изложенное в предыдущих разделах, можно сформулировать второе определение системы. Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое.
Структурная схема как соединение моделей.Это определение охватывает модели «черного ящика», состава и структуры. Все вместе они образуют модель, которая называется структурной схемой системы («белый ящик», «прозрачный ящик»). В структурной схеме указываются все элементы системы, все связи между элементами внутри системы и связи определенных элементов с окружающей средой (входы и выходы системы).
1- связь «датчик-индикатор» – однозначное соответствие; 2 – связь «эталон-датчик» – приблизительное соответствие; 3 – связь «индикатор-эталон» – периодическое сравнение и устранение расхождений; 4- поступление энергии извне – вход системы; 5- регулировка индикатора – вход системы; 6 – показание часов – выход системы.
Пример.Структурная схема системы «синхронизируемые часы»Все структурные элементы имеют нечто общее, и это побудило математиков рассматривать их как объект математических исследований, что привело к созданию теории графов, которая рассматривает только наличие элементов и связей между ними, абстрагируясь от свойств конкретных систем.
Графсостоит из обозначений элементов произвольной природы, называемых вершинами и обозначений связей между ними, называемых ребрами (или дугами). Если связи несимметричны, линию, изображающую ребро, снабжают стрелкой. Если направления связей не обозначаются, граф называется неориентированным, при наличии стрелок – ориентированным. Графы могут изображать любые структуры. Некоторые типы структур имеют особенности важные для практики и они получили специальные названия. Встречаются линейные, древовидные (иерархические) и матричные структуры. Особое место в теории систем занимают структуры с обратными связями.
Одной структурной информации, которая содержится в графах, часто оказывается недостаточно. В таких случаях методы теории графов играют вспомогательную роль, а главным является рассмотрение конкретных функциональных связей между входными, внутренними и выходными параметрами системы.
studfiles.net
3. Модель состава системы
Очевидно, что вопросы, касающиеся внутреннего устройства системы, невозможно решить только с помощью модели «черного ящика». Для этого необходимы более развитые, более детальные модели.
При рассмотрении любой системы, прежде всего, обнаруживается то, что ее целостность и обособленность, отображенные в модели «черного ящика», выступают как внешние свойства. Внутренность же «ящика» оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части самой системы.
При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть в свою очередь разбиты на составные части и т.д., те части системы, которые рассматриваются как неделимые, будут называться элементами.
Части системы, состоящие более чем из одного элемента, называются подсистемами.
В результате получается модель состава системы, описывающая, из каких подсистем и элементов она состоит (рис. 3).
Система
Подсистема
Подсистема
Рис. 1.3. Модель состава системы
Рассмотрим упрощенные примеры моделей состава системы для некоторых систем (табл. 1.2).
система
п одподсистема
элемент
элементэлемент
элемент
элемент
подсистема
элемент
элемент
элемент
элемент
элемент
элемент
подсистема
13
1. Системность как всеобщее свойство материи, практической деятельности и познания.
Термины теория систем и системный анализ или, более кратко — системный подход, несмотря на период более 25 лет их использования, все еще не нашли общепринятого, стандартного истолкования.
Причина этого факта заключается, скорее всего, в динамичности процессов в области человеческой деятельности и, кроме того, в принципиальной возможности использовать системный подход практически в любой решаемой человеком задаче.
В последние два десятилетия механизм изменений, особенно социальных и экономических, приобрел характер очень быстрых, спонтанных изменений. Множество казалось бы независимых друг от друга факторов вдруг начинают взаимодействовать, складываться в систему и производить изменения. На основе нескольких нелинейных физико-математических теорий формируется теория сложности, которая вбирает в себя и теорию хаоса,( описанную немецким физиком Германном Хакеном), и теорию фракталов, (описанную норвежским физиком Ейнсом Федером).
В настоящее время совершенно ясно, что не существует отдельных, абсолютно обособленных, наук — физики, химии, биологии, математики и т.д. Все они тесно связаны друг с другом, постоянно контактируют, переходят друг в друга, образуя вместе некую единую систему знаний. Для обобщения всех этих знаний в некое неразделенное знание нужна наука, изучающая общие для всех конкретных наук закономерности. Такой типично наукой и стал системный анализ.
Системность является всеобщим свойством материи и человеческой практики.
Первым из объективных факторов возникновения и развития системных представлений является природная системность человеческой практики.
Человеческая практическая деятельность это активное и целенаправленное воздействие на природу.
Практическую деятельность человека можно определить как активное воздействие на окружающую среду для достижения определенной цели.
Основными признаки системности в практической деятельности являются:
подчиненность данной деятельности определенной цели;
структурированность;
взаимосвязанность составляющих её частей;
алгоритмичность.
По отношению к деятельности человека эти признаки очевидны, т.к. каждый из нас легко обнаружит их в своем собственном практическом опыте. Всякое наше осознанное действие преследует определенную цель и имеет дело с некоторым конечным числом объектов, которые вместе с нами составляют целостное образование.
Всякое действие представляет собой совокупность взаимосвязанных более мелких действий, причем все эти действия должны выполняться не произвольно, а в определенной последовательности.
Последовательность построения деятельности по-другому называется алгоритмом.
Если раньше понятие алгоритма применялось только в математике и означало точно определенную последовательность операций над числами и другими математическими объектами, то сейчас говорят уже об алгоритмичности любой деятельности.
Причем речь идет не только об алгоритмах действий, явно алгоритмичных (обучение, принятие управленческих решений), но даже об алгоритмах творчества (изобретательство, сочинение музыки и т.п.).
Оказывается, что, во-первых, все действия подчиняются определенному алгоритму, хотя этот алгоритм в реальных условиях не всегда и осознается (например, композитор сочиняет музыку, шофер автоматически реагирует на изменение дорожной обстановки, вратарь «не думая» ловит в броске мяч и т.п.), и,
во-вторых, если результаты каких-то действий оказываются неудовлетворительными, то причину этого следует искать, прежде всего, в несовершенстве алгоритма.
Практической деятельности человека присуща алгоритмичность и алгоритмизация является важным средством ее развития.
Роль системных представлений в практике постоянно увеличивается, растет сама системность человеческой практики.
Непредвиденные условия и невозможность полной формализации многих практических действий возникает:
в процессе руководства коллективами организаций,
при управлении производственными системами и процессами,
при проектировании и эксплуатации крупных технических комплексов,
при вмешательстве в жизнедеятельность человеческого организма,
при воздействии человека на природу, т.е. в тех случаях, когда приходится взаимодействовать со сложными системами.
Повышение эффективности такого взаимодействия является как объективной, так и субъективной необходимостью, и, естественно человечество вырабатывает способы решения возникающих при этом проблем.
Совокупность таких способов представляет собой уровень системности практической деятельности человека называемый информатизацией.
Второй объективной причиной возникновения системных наук является системность человеческого мышления, а, следовательно, и познания.
Противоречие между неограниченностью желаний человека познать мир и ограниченностью существующих возможностей сделать это, между бесконечностью природы и конечностью ресурсов человечества имеют много важных последствий, в том числе и в самом познании человеком окружающего мира.
Одна из особенностей познания, которая позволяет постепенно, поэтапно разрешать эти противоречия, — наличие аналитического и синтетического образов мышления.
Суть анализа состоит в разделении целого на части, в представлении сложного в виде совокупности более простых элементов. Но чтобы познать целое, сложное, необходим и обратный процесс – синтез. Это относится не только к индивидуальному мышлению, но и к общечеловеческому знанию.
Аналитичность человеческого знания находит свое отражение в существовании различных наук, в продолжающейся дифференциации наук, во все более глубоком изучении все более узких вопросов, каждый из которых сам по себе тем не менее интересен, важен и необходим. Вместе с тем столь же необходим и обратный процесс синтеза знаний. Так возникают «пограничные» науки типа биохимии, бионики, биофизики и др. Это одна из форм синтеза.
Расчлененность мышления (на анализ и синтез) и взаимосвязанность этих частей являются очевидными признаками системности познания.
Следовательно, в человеческом мышлении, т.е. его логическом, сознательном мышлении отражается системность природы, а также системен и сам результат познания, т.е. сами полученные знания, само их представление.
Обсуждая объективные причины развития системных представлений, мы убедились, что и человеческая практическая деятельность и человеческое мышление системны. Возникает вопрос: не является ли системность специфической особенностью природы, отражаемая в сознании человека и ее практической деятельности?
Познание есть вечное, бесконечное приближение мышления к объекту.
Отражение природы в мысли человека есть отражение развития природы в вечном процессе движения, возникновения противоречий и разрешения их.
Проверяя и применяя в практике своей и в технике правильность этих отражений, человек приходит к абсолютной истине как совокупности истин относительных. Истина есть процесс. От субъективной идеи человек идет к объективной истине через практику (и технику).
Следовательно мы можем утверждать, что системность – это не только свойство человеческой практики и его сознания, но свойство всей материи.
Системность нашего мышления вытекает из системности мира. Современные научные данные и современные научные представления позволяют говорить о мире как о бесконечной иерархической системе систем, находящихся в развитии на разных стадиях развития, на разных уровнях системной иерархии.
Таким образом, системны не только человеческая практика и мышление, но и сама природа, вся Вселенная.
Системность – это всеобщее свойство природы, которое можно трактовать как форму существования материи.
Известные ее формы — время, пространство, движение, структурированность – представляют собой частные проявления, аспекты системности мира.
studfiles.net
4.Второе определение системы. Модель состава. Модель структуры
Модель состава системы. Неделимые части системы будем называть элементами. Части системы, состоящие более чем из одного элемента, назовем подсистемами. Границы между подсистемами условны, относительны. Модель состава ограничивается снизу тем, что считается элементом, а сверху — границей системы. Однородность и иерархичность состава, переменность состава.
Модель структуры системы. Совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами называется структурой системы. В модель структуры мы включаем только конечное число связей, которые, по нашему мнению, существенны по отношению к рассматриваемой цели.
Отображается посредством графов направленных или ненаправленных. Типичные структуры: линейные, древовидные, матричные, сетевые и др.
Второе определение системы. Система — совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое.
5.Третье определение системы. Искусственные и естественные системы. Субъективные и объективные цели.
Третье определение системы.
Если не известна цель, достижению которой служит система, то это еще не означает, что данный объект перестает быть системой. Нам нужно познать данный объект как систему, выявить ее назначение (цель) или способ действия.
Существуют искусственные (созданные человеком) и естественные (возникшие в природе без участия человека) системы. Цель искусственной системы — идеальный образ желаемого результата ее деятельности, образ того, должно бы осуществиться. Такой идеальный образ будущего состояния системы и окружающей ее среды называют субъективной целью. Будущее реальное состояние системы мы представляем себе как ее объективную цель. У естественных неодушевленных систем есть только объективные цели. Наличие субъективных и объективных целей можно рассматривать как одно из проявлений общности и различия между системностью мышления (при формировании искусственных систем) и системностью природы (при возникновении естественных систем).
Третье определение системы. — Любой объект можно рассматривать как систему, но это означает, что этот объект рассматривается под определённым углом зрения, т.е. в определённом отношении, а именно отношении к цели.
6. Модель. Понятие. Сходство и различие между моделью и действительностью. Предел истинности модели.
Модель — сложное и многоуровневое отображение: целевое; абстрактное или реальное; статическое или динамическое; ингерентное; конечное, упрощенное, приближенное; имеющее наряду с безусловно-истинным условно-истинное и ложное содержание; проявляющееся и развивающееся в процессе создания и практического использования.
Различие между моделью и действительностью:
конечность модели (что остается в модели)
Модель конечна, так как:
она отображает оригинал лишь в конечном числе отношений в соответствии с поставленной целью;
ресурсы моделирования конечны, т.к. конечны правила и соглашения при построении модели.
2. упрощенность модели (что исключается из модели)
Например, таких моделей физики, как идеальный газ, не поглощающее зеркало, абсолютно черное тело, математический маятник, пружина без массы, конденсатор без утечки, абсолютно твердый рычаг и т.д.Следующая причина вынужденного упрощения модели связана с необходимостью оперирования с ней исходя из тех ресурсов, которыми мы располагаем.Например, отсутствие методов решения нелинейного уравнения приводит к его линеаризации, в других случаях искусственно уменьшается размерность, переменные величины заменяются постоянными, случайные — детерминированными и т.д.Итак, упрощенность моделей основана как на свойствах и ресурсах мышления, так и на свойствах самой природы.
3. приближенность модели (количественная оценка различия)
Например, кривая намагничивания линеаризованная в различных диапазонах отражает различную точность приближения и даже отображение этой зависимости в ходе эксперимента зависит от характеристики измерительных приборов.Однако, если исследователь при интерпретации помнит о том, что и какими средствами он исследует, то он получает возможность продвигаться в понимании конкретного вопроса.Например, модель вещества на каждом этапе своего развития позволяла более или менее адекватно отображать свойства реальных объектов, а новые эксперименты и получаемые данные позволяли выявлять несоответствие и формировать новые, более универсальные модели.
Можно сказать, что приближенность является стимулом для развития модели.
адекватность и эффективность модели
Сходство между моделью и действительностью
(предел истинности):
Модель, с помощью которой успешно достигается поставленная цель, будем называть АДЕКВАТНОЙ этой цели.
В ряде случаев удается формализовать некоторую меру адекватности модели, т.е. указать способ сравнения двух моделей по степени успешности достижения цели с их помощью. Если к тому же такой способ приводит к количественно выражаемой мере адекватности, то можно формулировать критерии, по которым оценивать формируемую модель, проводить адаптацию модели (подстройку параметров модели с целью повышения адекватности). Именно тогда можно говорить и об ЭФФЕКТИВНОСТИ модели по различным характеристикам: времени формирования, точности результатов, чувствительности к вариации параметров и т.д. Т.о. количественные характеристики предполагают существование некой величины, принятой за единицу и способа сравнения с этой величиной. И в этом смысле они относительны.
Ценность моделирования, т.е. отношение моделей с отображаемой ими реальностью, определяется тем, в каком смысле и до какой степени можно отождествлять модель с оригиналом. Поскольку различия между моделью и реальностью принципиально неизбежны и неустранимы, существует предел истинности знаний, сконцентрированных в моделях. Об истинности или ложности модели самой по себе говорить бессмысленно: ее можно оценить только на практике. При этом изменение условий, в которых ведется сравнение, весьма существенно влияет на его результат: именно из-за этого возможно существование нескольких противоречивых, но «одинаково» истинных моделей одного объекта. Поэтому применение модели требует проверки выполнения условий для которых она создавалась. Яркий пример этого — волновая и корпускулярная модели света или электрона; эти модели различны, противоположны и истинны, каждая в своих условиях.
studfiles.net