![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
||||||||||||||||||||||||||||||
Раздел 1.Раздел 1 (краткое содержание). Введение .
ВведениеФормирование системного анализа в качестве самостоятельного исследовательского направления обусловлено общей тенденций развития человечества, которая сложилась к настоящему времени. Эта тенденция проявляется: во все более глубоком рациональном вмешательстве в организационную деятельность человека, а также в процессы выработки и принятия им решений. В 70гг ХХ столетия в научной литературе появилась масса терминов: “системная революция”, “системный подход”, “общая теория систем”, “системный анализ операций” и т.д. Это говорило об объединении усилий специалистов различных профессий для решения общих задач, связанных с изучением, проектированием и управлением сложными системами. Причем, начиная с этого времени понятие системности стало не только теоретической категорией, но осознанной необходимостью в практической деятельности. Именно это “системное движение” [16], привело к интеграции отдельных научных направлений по созданию науки, получившей название “системный анализ”, которая в настоящее время выступает как самостоятельная дисциплина. Предметом изучения системного анализа является система, независимо от ее природы, организации, способа существования и способа описания. Целью рассмотрения системы является решение задач анализа, управления и проектирования. В ходе рассмотрения реальной системы приходится сталкиваться с совокупностью проблем, решение которых могут быть под силу только коллективу профессионалов различного профиля. К таким проблемам относятся проблемы начиная с выделения системы из среды, ее формального описания, взаимодействия с внешней средой, выбора или разработки оптимального алгоритма управления, оптимального проектирования, технических средств управления и т.п., кончая подбором кадров и организацией коллектива по решению этих работ. Для решения названных проблем системный анализ привлекает широкий спектр различных наук и различные сферы практической деятельности. При этом он придает большое значение методическим аспектам любого системного исследования [1, 4,11, 15, 16]. Данный курс лекций посвящен решению локальной задачи системного анализа – вопросам методологии системных исследований и математическим методам этих исследований.
Центральным понятием системного анализа является понятие “система”. Определение:
Одной из характерных тенденций развития общества в настоящее время является появление больших чрезвычайно сложных систем (крупные автоматизированные, технологические, энергетические, гидротехнические, информационные и другие комплексы). С другой стороны стремление познать мир обитания человечества как сложную многофункциональную систему стало реальностью сегодняшнего дня. Все это привело к необходимости определить понятие сложной системы, разработать методические принципы ее исследования, управления и проектирования. В настоящее время однозначного, четкого определения сложной системы нет. Известны различные подходы и предложены различные формальные признаки ее определения. Так, советский ученый Г.Н. Поворов предлагает относить к сложным системы имеющие 104-107 элементов; к ультросложным - системы, состоящие из 107-1030 элементов; и к суперсистемам – системы из 1030-10200 элементов. Такой подход имеет тот недостаток, что данное определение сложности является относительным, а не абсолютным. Английский кибернетик С. Бир предлагает к сложным относить системы, описываемые на языке теоретико-вероятностных методов (мозг, экономика, форма и т.п.) [3]. Наиболее четким на наш взгляд, определением сложных систем является определение, данное, например, в [9]. Определение:
Таким образом, признаком простоты системы является достаточность информации для ее управления. Если же результат управления, полученный с помощью модели, будет неожиданным, то такую систему относят к сложной. Для перевода системы в разряд простой необходимо получение недостающей информации о ней и включение ее в модель. От сложных систем необходимо отличать большие системы. Определение:
К таким системам относятся экономические, организационно-управленческие, нейрофизиологические, биологические и т.п. системы. Способом перевода больших систем в простые является создание новых более мощных средств вычислительной техники. Как видно из определений, понятия большой и сложной системы являются разными. Однако в литературе эти понятия определены не однозначно. Некоторые авторы вообще не используют этих понятий, другие используют их как синонимы, а некоторые считают разницу между ними чисто количественной. Чтобы еще раз подчеркнуть существенную разницу между понятиями “большая” и “сложная” системы приведем примеры из работы [9 ]. При этом сведем их в следующую таблицу: Таблица 1.1.
В таблице 1.1. знаком “+” отличены классификационные признаки систем. Поясним, например, почему шифрозамок отнесен к классу больших и простых систем. Эта система – большая, так как у похитителя может не хватить ресурса времени для вскрытия замка; а простая – потому что вскрытие сводится к простому многовариантному перебору шифров. На рис. 1.1. показаны всевозможные сочетания признаков систем простоя-сложная, малая-большая. На рисунке 1.1. показаны всевозможные сочетания признаков систем простая-сложная, малая- большая. рис. 1.1. |
||||||||||||||||||||||||||||||
![]() ![]() ![]() |