3. КЛАСИФІКАЦІЯ ТА ВЛАСТИВОСТІ СИСТЕМ
3.1. Загальні підходи до класифікації систем.
3.2. Класифікація КІС за принципом функціонування.
3.3. Поняття складності та масштабності систем.
3.4. Властивості складних систем.
3.5. Класифікація систем за способом керування.
3.1. Загалып пщходи до класифікації систем
В основу будь-якої класифікації мають бути покладені характерні ознаки об'єктів класифікації. Наявність чи відсутність відповідної ознаки в об'єкті дозволяє віднести його до певного класу. Класифікація - це перший крок при дослідженні системи.
Найчастіше системи класифікуються за такими ознаками: • призначення,
32
• ступінь взаемоди 13 зовнішнім середовищем,
• походження,
• спосіб організації,
• тип та характер взаемоди м1ж елементами,
• спосіб керування,
• принципи функціонування.
За призначенням системи поділяються на пасивні та цілеспрямовані (активні).
Пасивні - це пристрої, що використовуються для виконання вимог, усвідомлених їх творцями (автомобілі, літаки).
Цілеспрямовані - сприймають потреби, щоб сприйняти і формувати дії з множини альтернативних для задоволення власних потреб. Їх цілі можуть змінюватися в часі, адаптуватися до середовища та змінювати його.
Системи
Природного походження
Штучні
Неживі
Живі
Неформальні
Концепту альні, формальні
Людино-машинні
Технічні
(математичні системи)
Соціально-економічні,
Рис.3.1.
Класифікація систем
За ступеню взаемоди i3 зовнішнім середовищем системи класифікуються на відкриті або замкнені (автономні).
Відкрита система, яка досягає рівноваги стає замкненою.
Цілеспрямовані системи є відкритими.
Відкриті системи можуть зберігати високий рівень організованості і розвиватися у бік збільшення складності.
Чисто замкнутих систем не існує. Вони розглядаються замкнутими виключно з точки зору якоїсь частини середовища.
За походженням системи класифікуються створені природою та людиною.
Створені природою класифікуються на живі та неживі. З точки зору походження зручно скористатися такою класифікацією(рис.
33
За елементами системи поділяються на абстрактні (символи, знаки, букви, цифри) та фізичні (предмети, явища, процеси).
За способом організації: структуроват i слабко структуровані.
За типом та характером взаемоди м1ж елементами системи класифікуються на прості та складні.
За способом керування на: керовані ззовні, самокеровані та з комбінованим керуванням.
3.2. Класифпсапш KIC за принципом функціонування.
Одними із найбільш поширених класів систем є комп'ютеризовані (автоматизовані) системи управління. Їх особливість полягає в тому, що елементами такої системи є люди (персонал). Найчастіше за класифікаційну ознаку для таких систем вибирають принцип функціонування.
За принципом функціонування такі системи поділяються на транзакційні (протоколюючі), системи підтримки прийняття рішень та геоінформаційні системи.
Системи транзакційного типу виконують прості операції перетворення зв'язків між елементами вхщнш 1нформац1Ф1 з метою формування вихідної. Вони фіксують одиничні моменти функціонування системи. При цьому елементи вхідної та вихідної1нформацй ствпадають.
Системи підтримки прийняття рішень призначені для розв'язування більш складніших задач пов'язаних із перетворенням структури вхідної інформації на основі певних правил (знань) у вихідну інформацію, яка відрізняється від вхідної не тільки зміненими зв'язками, але і самими елементами. Як правило такі системи мають елементи штучного інтелекту, відрізняються наявністю великої кількості взаємопов'язаних алгоритмів функціонування. Окремі з них мають властивості самоорганізації та розвитку алгоритмів функціонування.
Геоінформаційні системи - це системи у яких управління процесами опрацювання інформації здійснюється за допомогою графічного інтерфейсу, виконаного на основі географічних, топографічних карт, планів. Такі системи можуть включати як елементи чисто систем транзакційного типу (транзакція посилається вибором відповідного об'єкта на карті) так і елементи систем підтримки прийняття рішень.
3.3. Поняття складності та масштабності систем.
Одною із основних класифікаційних ознак є складність системи, яка визначається типом та характером взаемоди м1ж елементами системи.
Складність не може бути висловлена за допомогою одного показника і и визначення зал ежить від галузі наук та застосування системи. Складність зазвичай необхідно виразити кількісно, хоча вона означає дещо якісне. Необхідно розрізняти статичну та динамічну складність. Статична складність - це внутрішня складність системи, а динамічна - це складність керування системою.
34
Важкість і складність є різні поняття. Складна проблема є слабко структурованою і має велику кількість розв'язань, які своєю чергою мають багато призначень. Для складних систем властивими є різні системні моделі, які описують п pi3Hi сторони та різну глибину проникнення.
Для вимірювання складності кількісно використовують різні концепції:
•
алгоритмічна, яка визначає складність довжиною
алгоритму відтворення системи;
•
обчислювальна - пов'язує алгоритмічну складність
та
обчислювальні ресурси;
•
інформаційна - розуміє складність з точки
зору ентропії
системи;
•
статистична - характеризує складність через
міру затрат на
розпізнаваність розподілів ймовірностей;
•
теоретико-множинна, інтервальні концепція
складності -
характеризує складність через міру затрат на забезпечення
розпізнаваності множин значень
•
логічна - побудована на аналізі предикатів,
які
характеризують систему;
•
множинна - визначає складність як кількість
елементів
системи
Алгоритмічна складність базується на понятті функції, що може бути обчислена за допомогою алгоритму при його реалізації машиною Тьюринга. Алгоритмічна складність задає складність описання алгоритму розв'язання задачі. Такий підхід дозволяє порівнювати складність тільки в межах визначеного класу задач.
Алгоритмічна складність доповнюється обчислювальною, яка характеризує витрати різних обчислювальних ресурсів на розв'язування заданого класу задач. Міру обчислювальної складності характеризують також: надійність обчислень; можливість розпаралелювання обчислювального процесу; частоту звертань до складових комп'ютера та розподіл даних та проміжних результате м1ж постійною і оперативною пам'яттю.
Інформаційна концепція розглядає складність розв'язання оптимізацій них задач. Поняття "найкраще рішення" є не математичною проблемою, а проблемою СА. Достатньо часто для оцінки складності оптимізацій них задач розглядають п розмірність та необхідну точність отримуваного результату, тобто обсягом інформації для отримання розв'язку. Однак тут також потрібно враховувати реальні витрати обчислювальних ресурсів та складність алгоритму реалізації обраного методу оптимізації.
Статистична концепція складності побудована на тому, що поведінка складних систем є не передбачуваною, але агреговані характеристики таких систем є статистично стійкими. Встановлення цих характеристик, перевірки апріорних гіпотез на яких вони базуються вимагає відповідних обсягів спостережень, вартісна оцінка збирання якої є характеристикою складності.
35
Теоретико-множинна, інтервальна концепція складності також стосується поведінки систем в умовах невизначеності, коли агреговані характеристики систем можливо отримати в множинному (інтервальному) вигляді. Для забезпечення мінімальних розмірів множин значень чи функціональних коридорів характеристик необхідно отримати певні обсяги вихідної інформації з гарантованою точністю. Витрати на щ процеси характеризують складність об'єкта.
Отже за масштабністю і складністю системи розділяємо на велит i малі та на складт i прості.
Великі системи - це системи, які обов'язково розглядаються як сукупність підсистем. При цьому, для їх дослідження використовуємо два шлях композицію та декомпозицію. Композиція - це є дослідження від елементів, підсистем до системи. Декомпозиція - коли нова інформація отримується зі знання системи загалом.
Складні системи - це цілеспрямовані для розв'язування багатоцільових задач і для їх опису використовують взаємопов'язаний комплекс моделей.
3.4. Властивості складних систем.
1. Загальність та абстрактність, коли як
система розглядаються
предмети, явища природи, різні процеси.
2.
Множинність - одна і та ж сукупність елементів може бути
множиною різних систем. Кожна сукупність відрізняється
системотворчими властивостями та конкретними
відношеннями
елементів у сукупності.
3. Цілісність - система поводить себе як єдине ціле.
4.
Емерджентність - наявність властивостей у системі, які не
можуть бути отримані із властивостей елементів. Для отримання
властивостей системи необхідно аналізувати
відношення між п
елементами. Цілісність обумовлена
властивістю емерджентності.
5.
Еквіпотенційність - система є підсистемою вищого рівня і в той
же час вона є системою зі своїми елементами і зв'язками.
6.
Синергізм - ефективність функціонування системи є вища ніж
сумарна ефективність ізольованого функціонування п елементів.
Не всі складні системи є відкритими. Відкриті можуть мати такі особливості, наприклад як адитивність- протилежність синергізму. Кожна змінна розглядається незалежно від інших і відхилення характеристики системи є сумою відхилень окремих елементів.
Для складних систем є характерними обмеження на реалізацію свого призначення. Тоді проблема досягнення бажаного стану, найкращого розв'язку перетворюється до проблеми знаходження прийнятного стану. Щ обмеження поділяються на зовнішні та внутрішні.
Внутрішні:
Сприйняття потреб, цілей та засобів досягнення людиною.
36
Унікальні проблеми у яких потреби слабко структуроваш i не існує відомого впорядкованого набору процедур, щоб їх задовольнити.
Конфлікт. Усвідомлені потреби (вимоги) можуть бути протилежними для осіб, що розв'язують проблему. Компроміс часто не забезпечує початкове призначення системи.
Інерція. Важливі рішення приписуються неконтрольованим силам, а не окремим особам.
Зовнішні:
Динаміка, яка призводить до невизначеності зовнішнього середовища та необхідності прогнозування його поведінки.
Турбулентність, яка може виникнути при динаміці складних відношень М1Ж елементами і знизити їх адаптивність.
Запізнення, які виникають при оцшщ вщповщност! системи и призначенню та реагуванні системи на дію.
Техшчш фшансовг обмеження та обмеження людських ресурсів, які визначаються сучасними чи наявними можливостями технічних засобів, фінансових та людських ресурсів.