ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

 

Основной целью данной главы является введение основных понятий и определений, которые далее будут использоваться. Следует сказать, что терминология и понятийный аппарат общей теории систем и системного анализа еще окончательно не сформировались и поэтому необходимо из всего многообразия основных понятий и определений выделить те, которыми мы будем пользоваться при изучении данного курса. При определении терминологии и понятийного аппарата будет также рассмотрена последовательность формирования основных определений.

2.1 Общие определения

Общие определения начнем с того, что попытаемся определить такое понятие как общая теория систем.

Общая теория систем - междисциплинарная область научных исследований, в задачи которой входит: разработка обобщенных моделей систем; построение логико-методологического аппарата описания функционирования и поведения систем разного типа, включая теории динамики систем, их целенаправленного поведения, исторического развития, иерархического строения, процессов управления в системах и т.д.

Системный подход. Этот термин начал применяться в первых работах, в которых элементы общей теории систем использовались для практических приложений. Используя этот термин, подчеркивали необходимость исследования объектов (систем, процессов) с разных сторон, комплексно, в отличие от ранее принятого раздельного исследования систем и процессов. Оказалось, что с помощью многоаспектных исследований можно получить более правильное представление о реальных системах, выявить их новые свойства, лучше определить взаимоотношения системы (объекта) с внешней средой, другими объектами.

Можно сказать, что системный подход - это точное выражение процедур представления систем и способов многоаспектного исследования объектов (описания, объяснения, предвидения и т.д.).

Системные исследования. В таких исследованиях понятия теории систем используются более конструктивно: определяется класс систем, вводится понятие структуры и правила ее формирования и т.п. Это был следующий шаг в системных направлениях. В поисках конструктивных рекомендаций появились системные направления с разными названиями: системотехника, системология и др. Для их обобщения и стал применяться термин “системные исследования”.

Системные исследования - это совокупность научных и технических проблем, которые при всей их специфике и разнообразии сходны в понимании и рассмотрении исследуемых объектов с точки зрения систем, выступающих как единое целое.

2.2 Определение системного анализа

Сейчас признано, что наиболее конструктивным из прикладных направлений системных исследований является системный анализ. Однако до сих пор нет четкого однозначного определения этого понятия. Это вполне понятно, так как идет создание и формирование терминологии нового научного направления. Поэтому и мы, прежде чем остановится на каком-то конкретном определении системного анализа, проследим последовательность разных описаний и определений, которые приводились в разных работах, что, в конечном счете, позволит нам лучше понять содержательный смысл самого системного анализа.

Следует отметить, что вначале работы по системному анализу базировались на идеях теории оптимизации и исследования операций. Затем, в поисках конструктивных средств организации процесса принятия решений, системный анализ начинают определять как процесс последовательного разбиения изучаемого процесса на подпроцессы и основное вниманию уделяют выбору приемов, позволяющих организовать решение сложной проблемы путем расчленения ее на подпроблемы и этапы, для которых становится возможным подобрать методы исследования и исполнителей.

Наряду с расчленением процесса принятия решения на этапы и подэтапы, разрабатываются формализованные приемы и методы разделения системы на подсистемы, цели на подцели, “больших” неопределенностей на более “мелкие”, лучше поддающиеся исследованию. В большинстве работ стремятся в основу системного анализа поставить многоступенчатое расчленение в виде иерархических структур типа “дерева”. Применительно к исследованию целей эти структуры получили название “деревьев целей”. В ряде работ разработаны варианты аналогичных структур, определяющих не пространственное (как “деревья целей”), а временное разделение цели на последовательность подцелей или функций, направленных на ее достижение.

Во многих определениях часто подчеркивается, что системный анализ - это “формализованный здравый смысл” или просвещенный здравый смысл, на службу которому поставлены математические модели. Кроме того, отражается и такая особенность: системный анализ дает основу для сочетания знаний и опыта специалистов многих областей при нахождении решений, трудности которых не могут быть преодолены на основе суждений любого отдельного эксперта. Более того, часто указывается, что основной особенностью методик системного анализа является сочетание в них формальных методов и неформализованного (экспертного) знания.

С учетом всего вышесказанного можно сказать, что в определении системного анализа должны войти следующие аспекты, отражающие что системный анализ:

*  применяется для решения таких проблем, которые не могут быть полностью формализованы;

*  использует не только формальные методы, но и методы качественного анализа (“формализованный здравый смысл”), т.е. методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов (лиц, принимающих решение);

*  объединяет разные методы с помощью единой методологии;

*  дает возможность объединить знания, суждения и интуицию специалистов различных областей знаний и обязывает их к определенной дисциплине мышления;

*  основное внимание уделяет целям и целеполаганию.

Ко всему этому следует обязательно добавлять, что в основе методов и получаемых с применением системного анализа результатов лежит понятие системы или даже целенаправленной системы.

Мы будем использовать следующее определение системного анализа.

Системный анализ - это совокупность определенных научных методов и практических приемов решения разнообразных проблем, возникающих во всех сферах целенаправленной деятельности общества, на основе системного подхода и представления объекта исследования в виде системы.

Характерным для системного анализа является то, что поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей деятельности системы, при функционировании которой возникла данная проблема. При этом устанавливается соответствие между этими целями, возможными путями решения возникшей проблемы и потребными для этого ресурсами. Системный анализ характеризуется главным образом упорядоченным, логически обоснованным подходом к исследованию проблем и использованию существующих методов их решения, которые могут быть разработаны в рамках других наук.

Системный анализ предназначен для решения в первую очередь слабоструктурированных проблем, т.е. проблем, состав элементов и взаимосвязей которых установлен только частично, задач, возникающих, как правило, в ситуациях, характеризуемых наличием факторов неопределённости и содержащих неформализуемые (непереводимые на язык математики) элементы.

Проблема (задача) считается формализуемой, если она может быть описана с помощью некоторого формального языка (как правило, языка математики).

Одна из задач системного анализа заключается в раскрытии содержания проблем, стоящих перед руководителями, принимающими решения, настолько, чтобы им стали очевидны все основные последствия решений, которые они могли бы учитывать в своих действиях. Системный анализ помогает ответственному за принятие решения лицу более строго подойти к оценке возможных вариантов действий и выбрать наилучший из них с учётом дополнительных, неформализуемых факторов и моментов, которые могут быть неизвестны специалистам, готовящим решение (специалистам - системным аналитикам).

Следует отметить, что в каждом конкретном случае задачи системного анализа весьма специфичны. Тем не менее, определённые моменты указывают на существенную общность перечисленных направлений разработок в науке, технике и организации производства. Именно эта общность и позволяет говорить о системном подходе как о некоторой особой и внутренне единой исследовательской позиции.

2.3 Cистема и ее свойства

В настоящее время нет единства в определении понятия “система”. В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система - это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основоположник теории систем Берталанфи определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. Некоторые определяют систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками. Ведутся дискуссии, какой термин – “отношение” или “связь” – лучше употреблять. Мы будем далее пользоваться следующим определением.

Определение системы. Под системой понимается наличие множества элементов с набором связей между ними и между их свойствами, т.е. всё, состоящее из связанных друг с другом частей, называются системой.

При этом элементы (части, объекты) функционируют во времени как единое целое - каждый объект, подсистема, элемент работают ради единой цели, стоящей перед системой в целом. Иногда говорят, система есть средство достижения цели. И это, в свете вышесказанного, можно трактовать, как достаточно короткое и емкое определение системы.

При такой трактовке системами являются: машина, собранная из деталей и узлов; живой организм, образуемый совокупностью клеток; предприятие, объединяющее и связывающее в единое целое множество производственных процессов, коллективов людей, различных видов ресурсов, готовой продукции и пр.

Элемент. Под элементом принято понимать простейшую неделимую часть системы. Ответ на вопрос, что является такой частью, может быть неоднозначным и зависит от цели рассмотрения объекта или системы, от точки зрения на него или от аспекта его исследования. Таким образом, элемент – это предел членения системы с точки зрения решения конкретной задачи и поставленной цели. Систему можно расчленить на элементы различными способами в зависимости от формулировки цели и ее уточнения в процессе исследования.

Подсистема. Система может быть разделена на элементы не сразу, а последовательным разбиением на подсистемы, которые представляют собой компоненты более крупные, чем элементы, и в то же время более детальные, чем система в целом. Возможность деления системы на подсистемы связана с вычленением совокупностей взаимосвязанных элементов, способных выполнять относительно независимые функции, реализующие отдельные подцели, направленные на достижение общей цели системы. Названием “подсистема” подчеркивается, что такая часть должна обладать свойствами системы (в частности, свойством целостности). Этим подсистема отличается от простой группы элементов, для которой не сформулирована подцель и не выполняются свойства целостности (для такой группы используется название “компоненты”).

Структура. Это понятие происходит от латинского слова structure, означающего строение, расположение, порядок. Структура отражает наиболее существенные взаимоотношения между элементами и их группами (компонентами, подсистемами), которые мало меняются при изменениях в системе и обеспечивают существование системы и ее основных свойств.

Структура – это совокупность элементов и связей между ними.

Структура может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и т.п. Структуру часто представляют в виде иерархии. Иерархия – это упорядоченность компонентов по степени важности (многоступенчатость, служебная лестница и т.п.). Между уровнями иерархической структуры могут существовать взаимоотношения строгого подчинения компонентов (узлов) нижележащего уровня одному из компонентов вышележащего уровня, т.е. отношения так называемого древовидного порядка. Такие иерархии называют сильными или иерархиями типа “дерева”. Они имеют ряд особенностей, делающих их удобным средством представления организационных структур управления. Однако могут быть связи и в пределах одного уровня иерархии. Один и тот же узел нижележащего уровня может быть одновременно подчинен нескольким узлам вышележащего уровня. Такие структуры называют иерархическими структурами со слабыми связями. Между уровнями иерархической структуры могут существовать и более сложные взаимоотношения.

Интегративность. Интегративными называются свойства, присущие системе в целом и не присущие ни одному из ее элементов в отдельности. Интегративность означает, что хотя свойства системы и зависят от свойств ее элементов, но не определяются ими полностью. Система не сводится к простой совокупности (множеству) ее элементов. Так, государство не есть просто сумма его регионов. Интегративность в данном случае обеспечивается некоей общей для всех его элементов и подсистем системой ценностей, определяющей принципы существования и поддерживающей единство и согласованность поведения последних.

Индивидуальным интегративным свойством самолета как технической системы является его способность совершать управляемый полет. При этом ни одна из его частей сама по себе, включая и членов экипажа, этой способностью не обладает.

Наиболее общими фундаментальными интегративными свойствами в системном анализе являются свойства целостности, целесообразности и открытости.

Интегративные свойства, возникающие при взаимодействии структурных образований, порой могут проявляться самым неожиданным образом. Так, например, в области киноискусства широко известен эффект Кулешова, который заключается в том, что при монтаже двух соседних различных кадров возникает нечто, реально воздействующее на зрителя, чего нет ни в одном из этих кадров в отдельности. Монтаж объединяет эти кадры в информационную систему, в пределах которой они начинают взаимодействовать, придавая последней интегративные свойства.

Целостность. Целостность – это способность системы проявлять себя во взаимодействии с внешним миром как единое целое. Целостность системы проявляется в двух аспектах: структурном и процессуальном и в этом смысле можно дать следующее определение этого свойства. Целостность – это пространственная связность структурных элементов и временная согласованность их существования.

Целесообразность. Целесообразность – это свойство системы, проявляющееся в ценностной и целевой ориентированности ее существования.

Ценностная ориентированность. Ценностная ориентированность возникает в результате действия общих и частных, присущих только данной конкретной системе ценностных принципов, порождающих соответствующие законы поведения в ситуационных пространствах. Таким образом, целесообразность – это подчинение существования системы некоторой системе ценностных принципов и связанных с ними целей, свидетельствующих о ее разумности.

Целеориентированность. Целеориентированность – это свойство системы, характеризующее ситуационную направленность (ориентированность) ее поведения в соответствующих пространствах. Целеориентированность проявляется также в активности системы.

Открытость. Открытость – это свойство взаимосвязи системы и ее внешнего окружения, проявляющееся в коммуникативности. Точнее говоря, открытость – это взаимопроникновение и взаимовлияние (взаимозависимость) системы и ее окружения. Открытость, с одной стороны, есть необходимое условие существования системы (раскрытия ее сущности), а с другой стороны, есть одна из основных причин ее диффузии (диссипации, распада ее сущности). Свойство открытости систем обеспечивает целостность мироздания.

Связь. Понятие “связь” входит в любое определение системы наряду с понятием “элемент” и обеспечивает возникновение и сохранение структуры и целостных свойств системы. Это понятие характеризует одновременно и строение (статику), и функционирование (динамику) системы. Связь характеризуется направлением, силой и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделять на направленные и ненаправленные, генетические, равноправные (или безразличные), связи управления. Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направленности процессов в системе в целом или в отдельных ее подсистемах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактеризованы несколькими из названных признаков.

Связи - это то, что соединяет элементы и свойства в системном процессе в целое.

Предполагается, что связи существуют между всеми системными элементами, между системами и подсистемами. Связями первого порядка называют связи, функционально необходимые друг другу. Дополнительные связи называют связями второго порядка. Если они присутствуют, то в значительной степени улучшают действие системы, но не являются функционально необходимыми. Излишние или противоречивые связи называются связями третьего порядка. Исследователь, решающий конкретную задачу, сам принимает решение, какие связи существенны, а какие тривиальны, т.е. вопрос о тривиальности оказывается связанным с личными интересами исследователя и задачами, которые стоят перед ним.

Важную роль в системах играет понятие “обратной связи”. Об этом понятии мы будем подробно говорить в следующей главе.

Коммуникативность. Коммуникативность представляет собой свойство системы, заключающееся в наличии между системой и внешней средой множества связей ( коммуникаций). Так, например, различные государства могут быть связаны между собой линиями воздушного , железнодорожного, автомобильного и т.д. сообщения. Между ними осуществляются культурные, научные и другие виды обмена.

Состояние. Понятие “состояние” обычно характеризует мгновенную фотографию, “срез” системы, остановку в ее развитии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через параметры системы (производительность, себестоимость продукции, прибыль и т.п.). Состояние – это множество существенных свойств, которыми система обладает в данный момент времени.

Поведение. Если система способна переходить из одного состояния в другое, то говорят, что она обладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности переходов из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением и исследуют его закономерности. Иногда, в этом же смысле используют термин “движение”, который заимствован из механики, но при этом обязательно делают оговорку, что под движением понимают любое изменение состояния системы (например, изменение ее параметров).

Внешнее окружение (среда). Под внешней средой понимается множество элементов, которые не входят в систему, но изменение их состояния вызывает изменение поведения системы. Действительно, объекты в системном анализе не рассматриваются изолированно от внешнего мира. Та часть этого мира, которая непосредственно взаимодействует с системой или оказывает на нее существенное влияние, может быть, лишь только своим присутствием, и является таким внешним окружением или внешней средой. Поэтому, например, так важно при анализе экономической или социально-политической ситуации внутри какого-либо государственного образования выйти за его пределы и проанализировать экономические и социально-политические процессы в системах внешнего окружения с целью учета их влияния на состояние рассматриваемого объекта.

Равновесие – это способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость. Под устойчивостью понимается способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий. Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться, называют устойчивым состоянием равновесия.

2.4 Системы и их виды   2.4.1 Модель состава системы

При рассмотрении любой системы, прежде всего, обнаруживается то, что ее целостность и обособленность выступают как внешние свойства. Внутренность же системы оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части самой системы. При более детальном рассмотрении некоторой части системы могут быть, в свою очередь, 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 или термины, указывающие на иерархию частей (например, “подсистемы”, или “подсистемы такого-то уровня”).

В результате такого рассмотрения получается модель состава системы, описывающая, из каких подсистем и элементов она состоит (рис.2.1).

Определение состава системы только на первый взгляд кажется простым делом. Если дать разным экспертам задание определить состав одной и той 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 варианты состава системы. Существуют, по крайней мере, еще три важные причины этого факта.

Во-первых, разные варианты (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.

СИСТЕМА

 ЭЛЕМЕНТ

ЭЛЕМЕНТ

ЭЛЕМЕНТ

ЭЛЕМЕНТ

 ПОДПОДСИСТЕМА ЭЛЕМЕНТ

 

 ПОДСИСТЕМА ПОДСИСТЕМА

Рис. 2.1. Модель состава системы

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 бухгалтера, начальника пожарной охраны состоит из совершено различных подсистем. Точно так же модели состава самолета с точек зрения летчика, стюардессы, пассажира и аэродромного диспетчера окажутся различными. 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. Например, тормозную систему автомобиля можно отнести либо к ходовой части, либо к подсистеме управления. Другими словами, границы между подсистемами условны и относительны.

Это относится и к границам между самой системой и окружающей средой; поэтому остановимся на этом моменте подробнее. В качестве примера рассмотрим систему "ЧАСЫ". Какую бы природу ни имели устройства, которые мы называем часами, в них можно выделить две подсистемы - датчик времени, т.е. процесс, ход которого изображает течение времени (это может быть равномерное раскручивание пружины, электрический ток с некоторым постоянным параметром, равномерное течение струйки песка, колебание некоторой молекулы и т.д.); индикатор времени - т.е. устройство, преобразующее, отображающее состояние датчика в сигнал времени для пользователя. Модель состава системы "ЧАСЫ" можно считать полностью исчерпанной (если далее не разбивать эти две подсистемы). Однако, поскольку фактически каждые часы показывают состояние своего датчика, рано или поздно их показания разойдутся между собой. Выход из этого положения состоит в синхронизации всех часов с неким общим для всех эталоном времени, например с помощью сигналов “точного времени”, передаваемых по радио. Здесь и возникает вопрос: включать ли эталон времени в состав системы "ЧАСЫ" или рассматривать часы как подсистему в общей системе указания времени?

Ниже приведены некоторые упрощенные примеры моделей состава для различных систем.

СИСТЕМА	ПОДСИСТЕМА	ЭЛЕМЕНТЫ
Система телевидения “ОРБИТА”	Подсистема передачи	Центральная телестудия Антенно-передающий центр
	Канал связи	Среда распространения радиоволн Спутник - ретранслятор
	Приемная подсистема	Местные телецентры Телевизоры потребителей
Отопительная система жилого дома	Источники тепла	Котельная или отвод от центральной теплотрассы
	Подсистема распределения и доставки тепла	Трубы Калориферы Вентили
	Подсистемы эксплуатации	Службы эксплуатации и ремонта Персонал

2.4.2 Виды и типы систем

При анализе и исследовании различают физические и абстрактные системы.

Физические системы состоят из изделий, оборудования, машин и вообще из естественных или искусственных объектов. Этим системам можно противопоставить абстрактные системы. В абстрактных системах свойства объектов, существующие только в уме исследователя, представляют символы. Идеи, планы, гипотезы и понятия, находящиеся в процессе исследования, могут быть описаны как абстрактные системы.

Пример 1. Рассмотрим систему, части которой - пружина, груз с некоторой массой и твердая поверхность, предположим, потолок. Вообще говоря, эти компоненты не связаны друг с другом (за исключением искусственных логических отношений, как, например, то, что они находятся в одной комнате). Однако, стоит прикрепить пружину к потолку и повесить на нее груз, как между ими появятся особые отношения (в смысле физической связанности), которые дадут начало весьма интересной системе. В частности, возникают новые связи между свойствами данных частей. Длина пружины, расстояние груза от потолка, упругие свойства пружины и размер груза - все это находится в некоторых связях друг с другом. Такая система статична, её свойства не изменяются со временем. Если задать начальное отклонение от положения равновесия, получим определённое значение скорости движения груза, зависящее от размеров массы и упругих свойств пружины. Положение массы будет меняться во времени. В этом случае имеем дело с динамической системой.

Пример 2. Более сложный пример - радиосистема с высокой точностью воспроизведения. В ней гораздо больше частей, но для простоты выделим следующие: диск и звукосниматель проигрывателя, усилитель, громкоговоритель и ящик. Как и в первом случае, не связанные друг с другом части не образуют системы. Но если связи установлены, т.е. электрическая связь идет от входа к выходу, то части системы и их свойства находятся в таких отношениях друг к другу, что изменение системы на каком-то участке зависит от изменений на других участках, например, механические вибрации в громкоговорителе связаны с силой тока и напряжением в усилителе.

Теперь рассмотрим системы, не имеющие физической природы. Как правило, это абстрактные системы, записанные на языке математики. Простейший случай - это система уравнений действительных переменных. Наиболее очевидное свойство действительной переменной - её числовое значение; другими словами, в этом случае объект и его свойство тесно связаны между собой (в любом случае объект, в конечном счёте, определяется его свойствами). Связи между переменными обычно формулируются в виде уравнений. Для большей конкретности рассмотрим следующий пример.

Пример 3. Имеются переменные x1 и x2, удовлетворяющие двум линейным уравнениям:

 

a1x1 + a2x2 = c1

b1x1 + b2x2 = c2.

Эти уравнения связывают переменные: вместе они образуют систему линейных уравнений, частями которой являются переменные x1 и x2. Отношения между ними определяются константами и ограничениями, наложенными одновременно на все данные величины. Данная система уравнений может рассматриваться как статическая по аналогии с системой “пружина – груз”. Эта аналогия объясняется тем, что числа, которые удовлетворяют уравнениям, фиксированы точно так же, как заданная длина пружины в механическом примере.

С другой стороны, введение времени t дает, например, уравнение следующего вида:

 

dx1/dt = a1x1 + a2x2

dx2/dt = b1x1 + b2x2.

 

Такую систему уравнений можно назвать динамической (продолжая аналогию с системой "пружина - груз"). В этом случае решение уравнений - функция времени (длина пружины в динамической системе).

Термины статический и динамический всегда относятся к системам, уравнения которых представляют абстрактные модели реальных ситуаций. Абстрактные математические и (или) логические отношения сами по себе никогда не зависят от времени.

Выше рассмотренные примеры дают нечто большее, чем просто случайную иллюстрацию понятия системы. Они говорят об одном из самых плодотворных путей анализа физических систем - пути, который должен быть признан основным методом науки, а именно о методе абстракции и моделирования.

Возвращаясь к простейшему примеру соединения груза и пружины, получим ясную иллюстрацию этого метода. В статическом случае нас интересуют свойства: постоянная k, обозначающая пружину, перемещение x и вес G. Они связаны (в пределах закона упругости Гука) линейным уравнением

kx = G.

Уже здесь проявляется тесная внутренняя связь между абстрактной системой (аналогичной системе уравнений) и её физической реализацией. Для изучения физической системы её заменяют абстрактной системой с теми же отношениями, и задача становится чисто математической. Нетрудно показать, что такого рода аналогия имеет место и в динамическом случае, но тогда физическая система представляется системой дифференциальных, а не линейных алгебраических уравнений.

Подобная практика, несомненно, хорошо знакома физикам, химикам и инженерам; в этом случае обычно говорят о создании математической модели. Степень, с которой модель согласуется с реальным поведением системы, является мерой применимости модели к рассматриваемой ситуации. С другой стороны, легкость, с которой данная система может быть точно представлена математической моделью - мера легкости анализа данной системы.

Для успешного изучения системы с помощью математических методов последняя должна обладать рядом специальных свойств. Во-первых, должны быть известны имеющиеся в ней связи, во-вторых, количественно определены существенные для системы свойства (их число не должно быть столь большим, чтобы анализ становился невозможным) и, в-третьих, известны при заданном множестве связей формы поведения системы (задаются физическими законами, в нашем случае законом Гука). К сожалению, системы, обладающие всеми этими свойствами, встречаются чрезвычайно редко. Точнее говоря, системы обладают этими свойствами лишь до некоторой степени, причем наиболее важные для нас системы - живые организмы, экономические и социальные системы обладают ими в меньшей степени, чем более простые, механические системы типа “пружина – груз”.

И, в заключении, рассмотрим еще два определения представляющие интерес при анализе систем.

Централизованной системой называется система, в которой некоторый элемент (подсистема) играет главную, доминирующую роль в функционировании системы. Этот элемент называется ведущей частью системы или её центром. Небольшие изменения ведущей части вызывают значительные изменения всей системы.

Децентрализованная система - это система, в которой нет главной подсистемы; важнейшие подсистемы имеют приблизительно одинаковую ценность и построены не вокруг центральной подсистемы, а соединены между собой последовательно или параллельно.

2.5 Вопросы для самопроверки

1.  Что такое системный подход и системный анализ?

2.  Основные особенности системного анализа.

3.  Дайте определение системы.

4.  Что такое объект, свойство объекта, связи в объекте?

5.  Структура и состав системы, понятие модели состава системы.

6.  Относительность понятий элемент системы, подсистема. Причины этой относительности.

7.  Какие типы систем Вам известны?

8.  Что такое статическая система и динамическая система?

9.  Дайте понятие централизованной и децентрализованной системы.

 

3. СИСТЕМНОСТЬ И УПРАВЛЕНИЕ

 

Развитие научного знания и его приложений к практической деятельности привело к все возрастающей дифференциации научных и прикладных направлений. Возникло много специальных дисциплин, которые часто используют сходные формальные методы, но настолько преломляют их с учетом потребностей конкретных приложений, что специалисты, работающие в этих областях знания (так называемые “узкие специалисты”), перестают понимать друг друга.

При этом наше время характеризуется резким увеличением числа различных комплексных проектов и программ, требующих для своего решения участия специалистов различных областей знаний. Таким образом, появилась потребность и в специалистах “широкого профиля”, обладающих знаниями не только в своей области, но и в смежных областях и умеющих эти знания обобщать, использовать аналогии, формировать комплексные модели и т.п. Понятие системы, ранее употреблявшееся в обыденном смысле, превратилось, как мы видели выше, в специальную общенаучную категорию.

В предыдущих главах были рассмотрены предлагаемые в данном курсе общие подходы к определению основных понятий и определений системных исследований. Целью данной главы является рассмотрение основных структур и механизмов управления, сложившихся в сложных управляемых системах. Достаточно подробно рассматривается генезис механизмов управления в сложных системах.

3.1 Этапы становления механизма управления

Слово “генезис” означает возникновение и становление какого-либо развивающегося явления. Именно к таким явлениям относится и феномен управления. В данном разделе говорится о возникновении и этапах становления механизма управления, как функциональной системы, развившейся в процессе эволюции и лежащей в основе процессов саморегуляции и саморазвития живой природы, общественных систем и их экономики, всей ноосферы, а также процессов познания.

Феномен управления долгое время считался исключительно общественным явлением, результатом сознательной деятельности человека. Успехи биологических наук, а также исследования при создании сложных технических систем на рубеже 40-50-х годов нашего столетия позволили существенно расширить видимую сферу действия управленческих процессов и подойти вплотную к более глубокому пониманию сущности феномена управления.

Тем не менее, в нашей философской и экономической литературе еще широко бытуют неадекватные определения управления - лишь как воздействия на объект. Многие авторы, даже спустя 40 лет после становления кибернетики, продолжают игнорировать (или не понимать) значение и определяющую роль обратных связей. Например, Философский словарь (1991 г.) трактует управление без привлечения понятий обратной связи, адаптации и самоорганизации. Здесь объяснение феномена управления философами лежит не в научной, а в прежней, идеологической, конфронтационной плоскости: “На практике наблюдаются два типа управления: стихийный и сознательный (плановый)”.

Стихийный - это, разумеется, “у них”, где и рынок, как нам представляли обществоведы десятки лет, не более чем зловещая “стихия рынка”. Если вникать в значения слов, то стихийно - значит непредсказуемо, что-то совершающееся без участия человека, его сознания и интеллекта. Но тогда не понятно, почему у них хорошо получается? И зачем они разработали даже науку управления - кибернетику? Ради чего еще более 100 лет тому назад открыли школы менеджмента и с тех пор обучение управлению, постоянно расширяясь, ныне превратилось в подлинную индустрию знаний?

Авторы словаря поясняют: “При первом типе управления воздействие на общество происходит в результате взаимодействия различных социальных сил (рынок, традиции, обычаи и т. п.), второй предполагает наличие специальных органов управления, действующих по заданной программе. Из социального управления как его особые отрасли выделяются управление государством, управление производством, управление в технике и др. Новые проблемы, связанные с совершенствованием управления при социализме, возникли в связи с осуществляемой в нашей стране радикальной реформой во всех сферах жизни” [7].

Оказывается, теперешнее состояние во всем - экономике, финансах, социальной сфере - результат сознательного управления? Авторам невдомек, что “радикальную реформу во всех сферах жизни” и не надо было бы проводить, если бы управление осуществлялось хотя бы на уровне здравого смысла, не говоря уже о научном управлении и использовании мирового опыта. Если бы познание этого важнейшего философского и социального феномена у нас не пребывало бы на столь низком уровне.

Здесь выход из тупика, по-видимому, должен осуществляться двумя параллельными путями: по линии массового ликбеза, а также по линии борьбы с нашим национальным бедствием - невостребованностью новых знаний, сознательным поворотом к ним спиной. Иначе как объяснить тот парадокс, что в десятках книг по экономике великое множество схем без обратных связей называются “схемами управления”, тогда как на самом деле они отражают лишь иерархию подчинения в командно-административной системе низших звеньев высшим звеньям. Именно в той самой командно-административной системе, осуществлявшей “воздействие” и приведшей нашу экономику к уровню, который мы наблюдали в середине 80-х годов.

При анализе центральной категории диалектики - категории развития, явно недостаточно внимания уделяется раскрытию ее связи с такими понятиями как информация, организация и управление. Тогда как в действительности развитие не есть просто изменения вообще, присущие всякому движению, а представляет собой изменения, связанные с процессами отражения (как всеобщего свойства материи), сопровождаемые упорядочением связей, накоплением информации, возникновением новых структур, их усложнением и детерминацией. Это - процесс самоорганизации, в котором важнейшее значение имеет генезис механизма управления.

Механизм управления не дан нам изначально. Он возник и развивался в ходе эволюции и имеет свои переходы от простых форм к более сложным формам (рис. 3.1). Физическое взаимодействие объектов и элементарные формы отражения (этап 0) здесь явились необходимой предпосылкой. Далее можно выделить три этапа:

Этап 1 - простейший замкнутый контур с обратной связью на уровне обычного регулятора (гомеостазиса), с реакцией лишь на текущие воздействия. Появляется цель - самосохранение;

Этап 2 - промежуточный, с программным изменением характера воздействия управляющего звена на объект при сохранении его устойчивости;

Этап 3 - механизм управления самоорганизующихся систем. Отличается наличием 2-го контура обратной связи и органов памяти. Во 2-ом контуре осуществляется отбор полезной информации из 1-го контура: эта информация накапливается, формируя опыт, знания, синтезируется в определенные структуры, повышая уровень организации, активность и живучесть системы.

Особенностью первого этапа является то, что управляющее звено начинает выявлять и оценивать процесс функционирования объекта путем фиксации отклонений от нормального режима функционирования, задаваемого некоторой целевой функцией. Поскольку обратная связь призвана уменьшить отклонение, то такая связь называется отрицательной обратной связи. Таким образом, можно сказать, что этот этап характеризуется появлением таких понятий, как отклонение и 1-й контур обратной связи.

Объектами нашего рассмотрения являются в основном открытые системы (объекты). Воздействие внешней среды вызывает отклонение параметра объекта от нормы. Возникает информация, обратная связь, что в конечном итоге формирует замкнутые контуры и функциональные системы.

Движения системы, направленные на сохранение устойчивости, являются положительными сторонами процесса развития, а отклонения, которые призвана убирать (уменьшать, исключать) система, можно назвать отрицательными сторонами процесса. Движущей силой развития выступает целенаправленная борьба противоположностей - положительной и отрицательной сторон процесса.

В “Диалектике природы” Энгельс отмечает особую роль в этой борьбе отрицательной стороны процесса, учет которой в процессах управления, как мы теперь понимаем, и есть использование отрицательной обратной связи. По существу и базирующаяся на множестве случайных отклонений так называемая стихия рынка является своего рода механизмом социальной саморегуляции на основе непрерывного учета отклонения спроса от предложения.

Таким образом, истоки активности системы связаны с исходными моментами любого управленческого процесса - с целевой функцией и отклонением. В силу сказанного, понятие отклонения заслуживает быть включенным в разряд общенаучных понятий. Оно является универсальным элементом взаимодействия, присущим любым системам. Без отклонения нет информации и процесса управления, нет развития. Определяющая роль отклонения отражена и в “золотом правиле” саморегуляции. Это правило звучит так: “Само отклонение от нормы служит стимулом возвращения к норме” [8]. Система вне среды не может быть активной, ибо только взаимодействие со средой, возникающие при этом отклонения, противоречия создают необходимое условие активности системы, ее самодвижение в направлении самосохранения. Такой средой явились, в частности, геосфера и атмосфера нашей Земли, где с возникновением органических соединений начали появляться и усложняться преемственные связи как реализация элементарных форм активности.

Любого типа упорядоченность возникает в результате какого-то воздействия окружающей среды на систему, которая, приспосабливаясь к изменяющимся условиям, накапливает полезную для себя информацию, повышает уровень своей организации. По существу, как считают биологи, вся содержащаяся в организме структурная информация вводится окружающей средой и ее изменение (саморазвитие) обусловлено в основном длительным влиянием среды. Следовательно, о прогрессивном развитии можно говорить только по отношению к открытым системам. О всяком развитии в замкнутой системе не может быть и речи.

Достаточно вспомнить десятилетия “железного занавеса” в истории нашей страны. Отгородившись от внешнего мира, от потока новых технологий, от воздействия мирового рынка, страна отставала в науке и технике, товары становились неконкурентоспособными, рубль — неконвертируемым и т.п.

В основе эволюции, которой руководит “мудрость природы”, лежит способ “проб и ошибок”, реализуемый через учет отклонений. Все те “пробы”, которые приводили к уменьшению отклонения, способствовали живучести образований и, таким образом, соответствовали требованиям эволюции, закреплялись, развивались дальше, приводя к упорядоченному усложнению внутренних связей, к качественным изменениям взаимодействий, к возрастанию активности.

Таким образом, отклонение и, в более широком плане, разнообразие являются неотъемлемыми атрибутами прогресса и самосовершенствования функциональных систем. Взять живую природу: даже на уровне “вершины” ее развития — человека — эволюция направленно моделирует разнообразие, несхожесть индивидов как необходимое условие дальнейшего развития сообщества. Индивидуальность каждого человека в биологическом плане обеспечивается различием генетического кода: каждый человек в мире имеет уникальный состав белков. Индивидуальность человека в социальном плане, его творческие способности объясняются полученным им образованием и жизненным опытом, тезаурусом, который у каждого тоже свой.

При полном сходстве людей друг с другом теряется смысл взаимного общения, исключается интерес, борьба мнений, творчество. Людская однородность создала бы, отмечает В.И. Говалпо, тупиковую ситуацию, ибо нет отклонений, не возникает информация как основа поведенческого акта. Следовательно, нет и целенаправленной деятельности, соревновательности, нет развития [5].

Искусственное выравнивание людей (в любой форме) вместо того, чтобы дать простор их разнообразию, тормозит социальный прогресс. Как показала и многолетняя практика (социальный опыт) нашего хозяйствования, уравниловка в оплате труда, в других сторонах социальной жизни, низведение людей до обезличенных “винтиков” закономерно привели к снижению трудовой активности, к спаду темпов нашего развития во многих областях.

Итак, функциональные системы возникли под воздействием внешней среды благодаря качественному упорядочению связей: информация, как отражение, как сигнал отклонения стала образовывать (в виде отрицательной обратной связи) замкнутые контуры саморегуляции - ГОМЕОСТАЗИС.

При гомеостазисе благодаря процессам обмена вещества, энергии и информации организм находится в состоянии подвижного равновесия с окружающей средой, обеспечивая свою целостность. Этот этап - качественный скачок в поступательном развитии уровней материи, означавший новый, более высокий уровень активности и отражательной способности материальных систем, и обусловивший дальнейший процесс их самоорганизации.

Гомеостазис, который можно назвать “остовом” механизма управления, также не возникает сразу, а является продуктом естественного отбора и эволюции. Об этом свидетельствует, согласно У.Кеннону, несовершенство механизма гомеостазиса у тех классов позвоночных, которые предшествуют млекопитающим.

К гомеостазису относится и иммунитет как система защиты организма от всего генетически чужеродного (микробов, чужих клеток, тканей) или генетически изменившихся собственных клеток. Иммунитет осуществляет контроль над внутренним постоянством организма. Гомеостазис характеризует, таким образом, 1-й этап становления феномена управления.

Второй этап является промежуточным и отличается от первого тем, что к текущему механизму регуляции добавляется по мере необходимости некоторая дополнительная (новая) программа управления объектом. Лучше всего это проиллюстрировать примером из техники. Ракета (с механизмом стабилизации - 1-й контур) через некоторое полетное время начинает по жесткой программе наводиться на цель. При этом механизм стабилизации (регулятор) продолжает действовать.

Третий этап. Формирование механизма управления в основном завершается на 3-ем этапе образованием 2-го контура обратной связи. Это контур отбора и накопления информации и опыта, контур адаптации, самообучения и, следовательно, самоорганизации (рис. 3.2).

Сущность процесса развития заключается в целенаправленном накоплении информации с последующим ее упорядочением, структуризацией. Но в потоке информации, циркулирующей в 1-ом контуре обратной связи, в каждом цикле управления бывает много разнообразной информации (избыточной, повторяющейся), в том числе и “информационного шума”. Поэтому на входе во второй контур обратной связи имеется так называемый семантический фильтр, который осуществляет отбор информации с учетом преемственности и ценности новых “порций” информации для целевой функции системы, для ее целостности.

Число таких порций информации от цикла к циклу непрерывно растет, и они начинают складываться (“оседать”, кристаллизоваться) в определенную структуру (гипотезы, теории, программы, изобретения и т.п.). Вот такие структуры и являются “точками роста” искомого феномена “развитие”. Именно целенаправленное собирание, интегрирование информации на основе отражения является предпосылкой, основным условием появления новой организации, новой структуры.

Любого типа упорядоченность возникает в результате какого-то воздействия окружающей среды на систему, которая, приспосабливаясь к изменяющимся условиям, накапливает полезную для себя информацию, повышает уровень своей организации. По существу, как считают биологи, вся содержащаяся в организме структурная информация вводится окружающей средой и ее изменение (саморазвитие) обусловлено в основном длительным влиянием среды.

Если принять за Бриллюэном, что структуру можно рассматривать как связанную, внутреннюю информацию, то происходящая во 2-ом контуре обратной связи структуризация и есть процесс возникновения новой (структурной) информации в результате циркуляции в организме оперативной информации. Это - созидание нового в самом процессе взаимодействия системы со средой в результате избирательного отражения и отбора информации об этом взаимодействии и есть процесс саморазвития.

3.2 Модель механизма управления и эволюция живой природы

Обоснованная выше двухконтурная структура (см. рис. 3.2) названа обобщенной моделью механизма управления потому, что она задана на уровне его наиболее существенных признаков. Она, во-первых, едина для всех сфер, охватываемых кибернетикой, и, во-вторых, раскрывает системоорганизующую, “негэнтропийную” функцию управления во всех этих сферах.

Становление замкнутого контура саморегуляции создало благоприятные условия для дальнейшего прогресса живой субстанции, ибо гомеостазис обеспечил возможность многократных отражений воздействия среды, возможность сохранения и накопления полезных следов этих воздействий в структуре живого и, как следствие, постепенных изменений этой структуры. Здесь определяющее значение имела многократная повторяемость циклов воздействие - отражение, обусловленная пространственно - временным континуумом мира. Действительно, элементарный акт выбора еще не вносит организации. Единичное воздействие на клетку, единичный цикл отражения не могли привести к фиксированию полезных признаков и направленным изменениям в структуре клеток. Организацию мог внести только процесс как серия актов, т. е. длительное чередование воздействий. Исследования, проведенные П. К. Анохиным, показали, что пространственно-временная структура внешнего макромира через непрерывно повторяющийся ряд воздействий трансформировалась в химический континуум молекулярного микромира живых существ, способствовала превращению химических структур в структуры функциональные.

На рис. 3.3 показаны в синтезированном виде результаты работ П. К. Анохина, И. И. Шмальгаузена и их интерпретация в рамках концепции о двухконтурной структуре механизма управления, предложенная Р.Ф. Абдеевым [8].

 

 

1-й контур — это контур “оперативной информации”, или авторегуляции, как контур реакции живой субстанции на каждый единичный акт воздействия с целью сохранения устойчивости в данный момент;

2-й контур — это контур “структурной информации” как контур отбора и запоминания множества “полезных следов” воздействия, контур накопления разнообразия, его формирования в определенную структуру (иначе говоря, контур развития и совершенствования организации).

Возрастание уровня организации живой субстанции повышает ее отражательную способность и приводит к возникновению опережающего отражения. “Благодаря этому протоплазма приобрела способность, — писал П. К. Анохин, — развитием своих молекулярных процессов опережать во времени и пространстве закономерное течение последовательности внешнего мира” [8]. Опережающее отражение как приспособительная реакция и как элемент организации появилось благодаря запоминанию реакций на прошлые воздействия внешнего мира (“прошлого опыта”) в генетическом коде с возможностью использования этой информации в процессе текущей (и будущей) жизнедеятельности.

В биологии было известно, что куколки некоторых насекомых остаются зимой на открытом воздухе и не погибают, хотя в протоплазме их клеток содержится вода. Анализы показали появление глицерина в протоплазме зимних куколок.

Выяснилось, что с первых осенних холодов в протоплазме клеток образуется глицерин, снижающий температуру ее замерзания и тем самым предохраняющий куколку от гибели. Была выдвинута гипотеза о том, что многократное воздействие внешней среды (низкая температура) отражается в протоплазме клеток реакцией, которая способствует определенному (приспособительному) изменению структуры клетки.

Под влиянием физических, химических и других воздействий внешней среды на микроуровне живого возникают мутации (случайные сдвиги), являющиеся одной из причин изменчивости в биологии. Мутации редки, чаще всего неудачны, но именно из них (из “удачных”) возникают новые побеги, которые закрепляются естественным отбором — решающим фактором эволюции (см. рис. 3.3). Естественный отбор выступает как “механизм, ответственный в конечном итоге за усложнение и совершенствование самого хранилища наследственной информации” [9].

Механизм эволюции живой природы, его структура, как видим, также состоит из двух контуров обратной информационной связи. Принцип ОС составляет сущность всех биотических процессов, и эволюционного в частности. Именно в результате действия механизма обратной связи выделяются и закрепляются полезные мутации, а на уровне организмов выделяются и закрепляются индивиды, поведение которых наилучшим образом обеспечивает их стабильность (выживаемость) при изменении внешних условий.

Следует подчеркнуть специфику внешнего воздействия в механизме эволюции живой природы на нашей планете, его цикличность Пространственно-временной континуум мира, в течение миллионов лет с годичной и суточной цикличностью изменяя параметры среды (температуру, давление, освещенность, влажность и т.д.), выступает как мощный и стабильный генератор воздействий. В результате в ходе эволюции, по существу, выжили только те виды, в основе функционирования которых была заложена цикличность

Из сказанного можно заключить, что многократное воздействие внешней среды в сочетании с естественным отбором (фактором не циклическим, но тоже “подключенным” к механизмам отражения, обратной связи) способствовало формированию механизма управления, объединившего в себе две важнейшие для жизнедеятельности взаимосвязанные функции — саморегуляцию (1-й контур ОС) и саморазвитие (2-й контур ОС).

Процесс эволюции мог осуществиться только в том случае, если наряду и вместе с эволюцией живых организмов имела место эволюция самих механизмов, обеспечивающих процесс эволюции, механизмов, формирующихся на уровне информационно-структурных отношений, что и подтверждается генезисом механизма управления (см. рис 3.1).

Следовательно, механизм управления не придуман людьми, а сформировался в процессе эволюции живой природы. Человек познает его и использует в своих целях. Раскрыв на рубеже второй половины XXв. общность механизма управления, его научные основы и создав специальные технические средства для интенсификации информационных процессов в контуре управления (скоростные системы передачи данных, ЭВМ, дисплеи и т.п.), человек осуществляет оптимизацию управления в конкретных областях своей деятельности. Человек и сам в процессах трудовой деятельности и повседневной жизни непрерывно накапливает опыт на основе ежедневно получаемой разнообразной информации. Он постоянно приобретает что-то в результате предыдущих событий, проб, ошибок и удач, их оценки и отбора. Поэтому он изменяется то в одном, то в другом отношениях и постоянно развивается в социальном плане. Это формирует тезаурус, питает интуицию человека и дает ему возможность ориентироваться в сложной обстановке, принимать нужные решения и при непредвиденных ситуациях, что пока недоступно автоматам, “искусственному интеллекту”

В мировоззренческом плане интересно отметить, что цикличность процессов управления перекликается с квантовыми концепциями в физике. Действительно, каждый информационно-управленческий цикл в 1-ом контуре (см. рис. 3.2) — это квант регулирования, т. е. элементарный, законченный акт регулирования Совокупность таких актов обеспечивает устойчивость объекта. А каждый цикл во 2-ом контуре (формулировка из крупинок информации, опыта новой теоретической концепции и использование последней при принятии очередного решения), как элементарный акт внедрения нового, — это квант развития. Из таких квантов складывается процесс саморазвития.

Концепция о двухконтурной структуре механизма управления основана на анализе и обобщении трудов многих ученых естествоиспытателей. В частности, И. И. Шмальгаузен различал и стабилизирующую форму, и движущую форму “естественного отбора, ведущего к прогрессивным изменениям” [10]

“Устойчивость и научение — две формы коммуникативного поведения. Живые организмы, в частности высшие виды живых организмов, способны изменять формы своего поведения на основе прошлого опыта”, — писал Н. Винер, имея в виду достижение специфических антиэнтропийных целей [11]

Подытоживая все сказанное, можно сформулировать следующее определение механизма управления: “Механизм управления есть закономерно возникшая в процессе эволюции специфически организованная форма движения материи, заключающаяся в целенаправленном многоцикличном преобразовании информации в двух взаимосвязанных, замкнутых обратными связями (ОС) контурах и функционально реализующая как сохранение устойчивости управляемого объекта (1-й контур ОС), так и развитие, дальнейшее повышение уровня его организации (или создание новых структур) путем отбора и накопления информации во 2-ом контуре ОС” [12].

3.3 Сходство процессов управления и познания

Исследуя общие принципы организации в разных сферах, А. А. Богданов еще в первой четверти нашего столетия обнаружил “относительную бедность” организационных форм материи при фантастическом разнообразии явлений и процессов материального мира [18]. Позже кибернетика научно обосновала единство процессов управления и связи в живой природе, технике, обществе и мышлении, подтвердила многие идеи выдающегося отечественного естествоиспытателя, не оцененного современниками.

В мировоззренческом плане представляет интерес рассмотрение сходства процессов управления и познания. В основе данных процессов — активное отражение и цикличность. В их структуре по два контура ОС.

Процесс познания схематично изображен на рис. 3.4. 1-й контур ОС —многократные циклы испытаний, наблюдений, сбора информации, т. е. это область эмпирического знания, содержание которого черпается непосредственно из опыта. 2-й контур — отбор и обобщение информации, попытки выявить очередную относительную истину. Здесь может возникнуть научная гипотеза. Если она подтвердится при очередном эксперименте, то может стать основой новой теории, закрепиться в формулах, теоремах. Это уже теоретическая область. Другими словами, в 1-ом контуре ОС воспринимается явление, а во 2-ом познается его сущность, причем постижение сущности углубляется в ходе осуществления все более целенаправленного воздействия на объект, все более тонких экспериментов.

Схема диалектического пути познания раскрывает суть информационного взаимодействия активного познающего субъекта и исследуемого объекта в плане “основного вопроса философии”, отражая механизм движения познания от относительной истины к абсолютной. Каждый текущий результат оценивается на фоне всевозрастающего уровня знаний. Это и есть диалектический путь, логика познания, которое и есть “вечное, бесконечное приближение мышления к объекту” [19], к все большему соответствию наших представлений объективной природе вещей.

Выявление функционально-структурного сходства процессов эволюции живой природы и процесса познания приводит к следующему тезису: говоря о Диалектической Логике, следует иметь в виду не только теорию познания (к этому мнению склоняются многие философы). В самих процессах развития природы и общества имеют место четко выраженные логические закономерности, и подлинная диалектическая логика лишь как отражение этого существует в субъективной диалектике, в теории познания.

3.4 Заключительные замечания

Повседневная практика показывает, что процессы развития в человеческом обществе складываются из великого множества контуров управления и (или) самоуправления. Каждый такой контур (будь то управление транспортным средством, заводом или руководство народными массами в социальной борьбе) представляет собой целенаправленный информационно-управленческий процесс, состоящий из управляемого объекта и управляющего субъекта (управляющего звена), замкнутых прямой и обратной информационными связями. Каковы бы ни были отличия в частностях (многоуровневость, специфика конкретных областей деятельности и т.п.), структура этого механизма едина и может быть представлена в виде обобщенной (до мировоззренческого уровня) модели, изображенной на рис 3.2.

Сходство структур обобщенной модели управления и механизма эволюции живой природы и их сопоставительный анализ подтверждают тезис о том, что этапы становления (генезис) механизма управления являются отражением и, одновременно результатом эволюции живой природы. Другая крайне интересная проблема – структурное сходство обобщенной модели управления и процессов познания .

Системное исследование исторического процесса возникновения и усложняющегося упорядочения связей во взаимодействиях выявляет, таким образом, значение понятий цели, информации и управления в диалектике объективного мира, способствуя раскрытию самого механизма самоорганизации материи. Именно становление функциональных систем, процессов саморегуляции в живой природе и формирование современного образа человеческой деятельности ознаменовали восхождение материи на следующие уровни развития, составив содержание биологической и социальной форм движения.

3.5 Вопросы для самопроверки

1.  Основные этапы становления механизма управления.

2.  Понятия “отклонение” и “гомеостазис”, их значение для понимания назначения 1-го контура обратной связи.

3.  Роль 2-го контура обратной связи в системах управления. Назначение семантического фильтра.

4.  Универсальность явлений самоорганизации.

5.  Двухконтурная схема и эволюция живой природы.

6.  Интерпретация информационных связей в двухконтурной схеме эволюции живой природы.

7.  Сходство процессов управления и познания.

8.  Интерпретация информационных связей в двухконтурной схеме процесса познания.

4. УПРАВЛЯЕМЫЕ СИСТЕМЫ И ИХ СВОЙСТВА

Целью данной главы является рассмотрение структуры управляемых систем и их основных особенностей. При рассмотрении управляемых систем использованы основные положения общей теории систем и кибернетики. Основной упор сделан на рассмотрение так называемых организационных систем, которые являются основным предметом рассмотрения в данном курсе. Подробно рассмотрены свойства этих систем.

4.1 Управляемые системы

Управляемые системы мы будем рассматривать в терминологии кибернетики Винера или, как говорят, в терминологии кибернетических систем. Мы уже говорили, что в настоящее время кибернетикой принято называть учение об общих закономерностях процессов управления и связи в организованных системах, к числу которых относятся машины, живые организмы и их объединения (общества).

Как обещали, вернемся к появлению термина кибернетика. Само слово “кибернетика” происходит от древнегреческого “кибернетис”, что означает управляющий, кормчий, рулевой. Впервые оно было использовано древнегреческим философом Платоном (427 - 347гг. до н.э.) для определения науки административного управления провинциями. В 1840г. французский физик Ампер, классифицируя и систематизируя науки, предложил кибернетикой назвать науку об управлении государством. При этом он не только обозначил необходимое место для кибернетики в ряду других наук, но и подчеркнул основные её системные особенности: “Беспрестанно правительству приходиться выбирать среди различных мер ту, которая более всего пригодна к достижению цели. Лишь благодаря углубленному и сравнительному изучению различных элементов, доставляемых ему для этого выбора, знанием всего того, что касается управляемого им народа, - характера, воззрений, истории, религии, средств существования и процветания, организаций и законов, - может оно составить себе общие правила поведения, руководящие им в каждом конкретном случае. Эту науку я называю кибернетикой от слова “Kiberuhetih”, обозначавшего вначале, в узком смысле, искусство управления кораблем, а затем постепенно получившего у самих греков гораздо более широкое значение - искусства управления вообще”. Ампер только еще пришел к выводу о необходимости кибернетики, а Б.Трентовский, польский философ-гегельянец, уже читал во Фрейбургском университете курс лекций, содержание которого опубликовал на польском языке в 1843г. Его книга называлась “Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом”. Трентовский ставил целью построение научных основ практической деятельности руководителя (“кибернета”): “Применение искусства управления без сколько-нибудь серьезного изучения соответствующей теории подобно врачеванию без сколько-нибудь глубокого понимания медицинской науки”. Он подчеркивал, что действительно эффективное управление должно учитывать все важнейшие внешние и внутренние факторы, влияющие на объект управления: “При одной и той же политической идеологии кибернет должен управлять различно в Австрии, России или Пруссии. Точно так же и в одной стране он должен управлять завтра иначе, чем вчера”. Несомненно, Трентовскому удалось значительно продвинуться в понимании необходимости алгоритмизации человеческой деятельности в осознании системности человеческих коллективов, групп, формальных и неформальных образований, в понимании сложности управления людьми. Здесь уместно привести следующую оценку работы Трентовского, данную Н.Н. Моисеевым: “Я думаю, что его книга одно из удачных изложений методологических принципов управления в домарксистский период. Это веха, показывающая становление кибернетики как общей науки об управлении, о каркасе, как говорил Б.Трентовский, через который отдельные науки могут соединиться и взаимодействовать для достижения общих целей”.

В современном понимании кибернетика как общая теория управления возникла в 1948 году, когда вышла в свет книга американского учёного Норберта Винера “Кибернетика или управление и связь в животном и машине”. Н.Винер в своей книге первоначально определил кибернетику как науку об управлении и связи в животном и машине. Позднее, когда им были написаны книги “Кибернетика и общество”, “Творец и робот”, это определение было распространено на управление в любых системах: технических, биологических и социальных. Не отрицая глубоких, качественных различий между системами, кибернетика, подобно математике, ищет общие методы исследования.

Управление в организованных системах рассматривается, прежде всего, как процесс преобразования информации (смотри рис. 4.1): информация об объекте управления воспринимается управляющей системой, перерабатывается в соответствии с той или иной целью управления и в виде управляющих воздействий передаётся на объект управления. Поэтому понятие информации принадлежит к числу наиболее фундаментальных понятий кибернетики.

В основе кибернетики лежит идея о возможности общего подхода к изучению процессов управления в системах различной природы. Сила данной идеи заключается в том, что оказалось возможным, кроме общих рассуждений методологического характера, предложить мощный математический аппарат для количественного и качественного описания процессов управления, а также использовать электронно-вычислительную технику для решения этих сложных задач. Таким общим подходом и является введение в кибернетику кардинального понятия информации.

В самом деле, вне зависимости от того, с какими объектами связаны процессы управления, они всегда протекают следующим образом. Некоторые чувствительные органы (например, органы чувств человека или измерительные приборы) воспринимают информацию о состоянии управляемого объекта.

Эта первичная информация передаётся по тем или иным каналам связи (нервная система человека, электропровода, телефонные и телеграфные линии и т.п.) к органу, задача которого состоит в том, чтобы принять решение на основе полученной информации или, другими словами, переработать информацию (человеческий мозг, управляющая вычислительная машина и т.д.).

Затем переработанная информация в виде сигнала управления используется для того, чтобы осуществить требуемое воздействие на управляемый объект. Следовательно, процессы управления связаны с получением, передачей, переработкой и использованием информации.

Вот почему можно дать развернутое определение кибернетики как отрасли знаний, занимающейся установлением общих принципов и законов управления объектами различной природы (живой организм, машина, общество и пр.) для достижения ими заданных целей на основе получения, передачи, переработки и использования информации.

Процессы получения информации, её хранения и передачи называются в кибернетике связью. Переработка воспринятой информации в сигналы, направляющие деятельность машин и организмов, называется управлением. Если машина или организм способны воспринимать и использовать информацию о результатах своей деятельности, то говорят, что они обладают обратной связью. Переработка информации, идущей по каналам обратной связи, в сигналы, корректирующие деятельность машин или организма, называется контролем (регулированием).

С появлением понятия информации классическое представление о мире (материя плюс энергия) должно уступить место другому представлению о мире, состоящим из энергии, материи и информации.

Информационный подход к процессам управления - первая особенность кибернетики.

Вторая особенность заключается в том, что с развитием кибернетики возросло значение дискретной формы представления информации.

Роль и значение дискретной формы представления информации обусловлены тремя основными причинами. Во-первых, современные ЭВМ оперируют с дискретной информацией. Во-вторых, изучение сложных систем , в первую очередь биологических и социальных, часто требует рассмотрения величин качественного характера, которые нельзя в обычном смысле измерить и выразить числом. Так, врачи различают три (а с градациями - пять) степени атеросклероза. А как выразить числом, скажем отношение того или иного (индивидуального) зрителя к пьесе или фильму? Подобные качественные характеристики прекрасно описываются дискретными сигналами в тех или иных абстрактных алфавитах (например, оценками по 5-ти бальной системе). Третья причина увеличения роли дискретной информации заключается в её универсальности. Действительно, всякая непрерывная информация, после её измерения с той или иной степенью точности, выражается конечной последовательностью цифр (с запятой или без), т.е. в дискретном виде.

Теория кодирования, раздел кибернетики, изучает формы представления информации в тех или иных алфавитах. Простой, но очень важный результат здесь заключается в возможности представления произвольной информации в любом алфавите, содержащем не менее двух букв. Таким образом, минимальным алфавитом, в котором можно записать дискретную информацию, служит двухбуквенный двоичный алфавит. Например, кодирование обычных букв и цифр двоичным алфавитом не что иное, как известный телеграфный код (азбука Морзе). Сигнал в двоичном алфавите - минимальная единица информации, своеобразный информационный атом, называемый битом.

Теория алгоритмов - аппарат описания преобразований дискретной информации. Под алгоритмом понимают любую конечную систему правил, позволяющую преобразовать выражения (последовательности слов) в каком-либо (абстрактном) алфавите в новые выражения в том же или другом алфавите. Указанные правила могут быть любой природы. Например, названия алгоритма заслуживает инструкция по составлению годового отчёта при условии, что она разработана настолько детально, что человеку, изучившему её, требуются только исходные данные.

Обычная словесная формулировка алгоритмов несовершенна ввиду присущей человеческим языкам неоднозначности. В результате одни и те же формулировки понимаются по-разному. Для точной, не допускающей никаких разночтений формулировки алгоритмов служат алгоритмические языки. При использовании алгоритмического языка для записи конкретного алгоритма получается программа для ЭВМ на данном алгоритмическом языке.

Третья особенность кибернетики - метод кибернетических моделей. Широкое использование дискретных форм представления информации позволило резко расширить класс изучаемых систем и успешно исследовать не только строгие количественные, но и приблизительные (качественные) взаимозависимости между элементами сложной системы благодаря введению принципиально нового метода научного анализа систем - математического моделирования.

До появления математического моделирования в распоряжении исследователей было фактически лишь два принципиально различных метода: экспериментальный и теоретический (аналитический). В первом случае эксперименты производились либо с самой системой, либо с её физической, реальной моделью. Во втором - требовалось решать, как правило, аналитически, уравнения, описывающие всю систему.

Математическое моделирование занимает промежуточное положение: нет необходимости строить реальную физическую модель системы, её заменяет математическая модель, которая может быть записана далее на алгоритмическом языке. Это позволяет не решать сложные математические задачи, а моделировать поведение системы с помощью машинной программы (программы для ЭВМ, представленной на алгоритмическом языке). Такой подход позволяет получить целостное впечатление о сложных системах, отдельные части которых изучаются различными людьми или науками. Так, человеческий организм, отдельные его части (системы кровообращения, пищеварения, нервная система, железы внутренней секреции и т.п.), хотя и тесно связаны между собой, исследуются разными специалистами.

Науки, изучающие тот или иной конкретный класс систем (физиология нервной системы, экономика и др.), в результате глубокого проникновения в природу систем и составляющих их элементов создают основу для построения математических моделей этих систем. Кибернетика дает методы и средства для точного описания и изучения моделей, позволяющих получить целостное впечатление об их поведении.

Использование ЭВМ и методов моделирования обеспечивает кибернетике массу приложений в самых различных науках. Кибернетические методы исследований привели к превращению ряда описательных наук в точные науки. Большое значение приобретает метод математического моделирования в экономической науке.

В вероятностном, статистическом подходе к процессам управления состоит четвертая особенность кибернетики. Указанная концепция во многом взята из статистической физики. Известно, что поведение газа в сосуде определяется случайным движением отдельных молекул. Аналогично при управлении, скажем, телефонным узлом считается, что вызовы на телефонные станции - случайные события во времени, так как каждый вызов связан с большим числом факторов, учесть которые не представляется возможным. Однако, найдя статистические характеристики случайных вызовов с помощью кибернетической модели массового обслуживания, удаётся сформулировать оптимальные законы управления телефонной сетью.

В кибернетике принято, что любой процесс управления подвержен случайным возмущающим воздействиям, это в одинаковой мере относится к системе управления производством и любой технической системе. В первом случае на производственный процесс оказывает влияние большое количество факторов (состояние оборудования, качество материала, своевременность доставки комплектующих изделий и пр.), учесть которые детерминированным образом невозможно. Поэтому считается, что на производственный процесс воздействуют случайные сигналы. В силу этого планирование работы предприятия может быть только вероятностным, и обсуждать выполнение плана к определённому сроку следует с какой-то вероятностью. То есть учет стохастичности экономической системы означает признание принципиальной невозможности предвидения каждого из отклонений в отдельности, но предполагает возможность с той или иной степенью оценить их вероятность.

Пятая особенность кибернетики вытекает из факта существования универсальных алгоритмических языков, которые обеспечили построение универсальных преобразователей информации, т.е. современных электронных вычислительных машин (ЭВМ).

ЭВМ открывают неограниченные возможности автоматизации сложных процессов умственной деятельности человека. Они стали основой создания сложных автоматизированных информационно-аналитических и информационно-управляющих систем, важнейшим практическим средством и орудием исследования в кибернетике. При этом нет необходимости разрабатывать новые технические средства, реализующие те или иные алгоритмы управления для нового процесса. Достаточно познать и точно описать законы, которые управляют рассматриваемым процессом, и запрограммировать их на каком-либо из универсальных алгоритмических языков, понятных современной ЭВМ.

С кибернетикой Винера связаны такие продвижения в развитии системных представлений как:

·  типизация моделей систем;

·  выявление особого значения обратных связей в системе;

·  подчеркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе систем;

·  осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности ее количественного описания;

·  развитие методологии моделирования вообще и в особенности идеи математического эксперимента с помощью ЭВМ.

Все это, без преувеличения, сыграло революционную роль в развитии общественного сознания, человеческой практики и культуры, подготовило почву для того невиданного ранее размаха компьютеризации, которая происходит на наших глазах в настоящее время.

Однако необходимо воздержаться от преувеличенных оценок результатов применения винеровской кибернетики. Простое сравнение идей Винера с более ранними подходами (например, Трентовского) показывает, что кибернетика не смогла дойти до рассмотрения действительно сложных систем, что винеровской кибернетике свойственен определенный техницизм. В рассмотрении информационных процессов качественная сторона информации принесена в жертву количественной; принцип оптимальности реализуется только в полностью формализованных задачах; при моделировании интеллекта учитывается только логическая компонента мышления. Это действительно так, но все же стремление некоторых специалистов по информатике отмежеваться от винеровской кибернетики выглядит как сверхреакция на ее недостатки. Справедливее рассматривать кибернетику Винера как важный этап в развитии системных представлений, давший ценные идеи и результаты, этап на котором встретились существенные трудности и обнаружились некоторые недостатки самой теории.

4.2 Особенности управляемых систем

Одна из характерных особенностей управляемой кибернетической системы - способность изменять свое движение, переходить в разные состояния под влиянием различных управляющих воздействий. Всегда существует некоторое множество движений, из которых производится выбор предпочтительного движения. Где нет выбора, там нет и не может быть управления.

Таким образом, управляемые системы рассматриваются не в статическом состоянии, а в движении и развитии, что коренным образом изменяет подход к их изучению и в ряде случаев позволяет вскрыть закономерности, установить факты, которые иначе оказались бы не выявленными. Устойчивость как функциональное свойство управляемых систем, имеющее решающее значение для оценки работоспособности систем, было бы невозможным без уяснения динамики происходящих в них процессов.

Как уже отмечалось, управляемая система постоянно находится в движении, ей присущ динамический характер. Термин "движение" хорошо известен из механики, где он означает изменение положения какого-либо объекта в пространстве с течением времени. В кибернетике движение имеет более общий смысл, а именно: всякое изменение объекта во времени. Движением называется, например, изменение температуры тела, заряда конденсатора, объёма или давления газа, суммы текущего счёта в банке, запасов сырья на складе, наконец, жизнь и мышление.

Все объекты, явления и процессы в природе взаимосвязаны и влияют друг на друга, поэтому, выделяя какой-либо объект, необходимо учесть влияние среды на объект и объекта на среду. Следовательно, изучение поведения любой управляемой системы производится с учетом ее связей со средой.

В управляемых системах всегда присутствует орган, осуществляющий функции управления. В этом случае систему можно схематически представить в виде совокупности управляющей и управляемой частей (смотри рис.4.2). На рисунке стрелками указаны направления воздействий, которыми обмениваются части системы.

Заметим, что указанные простейшие управляемые системы никогда не являются изолированными. Они взаимодействуют с внешней средой, друг с другом, могут составлять более сложные системы, входящие в качестве элементов в управляемые и управляющие части сложных систем и образующие иерархию управляемых систем. Принцип иерархичности управления - это принцип многоступенчатого построения управляющих систем, при котором функции управления распределяются между соподчинёнными частями системы. Управляющие сигналы устройств старшего ранга носят обобщённый характер и конкретизируются в подчинённых устройствах.

Движение системы, изменение её состояния могут происходить под влиянием как внешних воздействий, так и в результате процессов, происходящих внутри системы. На каждую систему, строго говоря, оказывает влияние бесчисленное множество внешних воздействий, но далеко не все они существенны. Из множества воздействий отбирают лишь те, которые в условиях решаемой задачи существенно влияют на состояние системы. Эти внешние воздействия называют входными величинами (входными воздействиями, входными переменными системы), а элементы системы, к которым приложены входные воздействия - входами системы.

Так, на движение самолета существенно влияют следующие факторы: сила и направление ветра, плотность атмосферы, положение рулей, тяговые усилия двигателей. Все они рассматриваются как входные воздействия на самолет.

Для решения задач управления выделяют два типа входных величин: управляющие воздействия X и возмущающие воздействия M (рис.4.3). К управляющим относятся такие величины, значениями которых можно распоряжаться при управлении системой и которые можно изменять с целью осуществления движения, предпочтительного по сравнению с другими возможными движениями управляемой системы. В приведенном примере управляющими воздействиями являются воздействия, создаваемые рулевыми плоскостями, и тяговые усилия двигателей, которые пилот изменяет по своему усмотрению. Возмущающие воздействия - влияние ветра и плотности атмосферы на движение самолета.

Воздействие системы на окружающую среду характеризуется значениями ее выходных величин Y (см. рис. 4.3). Совокупность выходных величин и их изменения определяют поведение системы, позволяют руководителю оценивать соответствие движения системы целям управления. При управлении движением самолета выходными величинами служат курс и скорость движения, поскольку значения этих величин характеризуют цель управления, которая состоит в том, чтобы обеспечить прибытие самолета в заданное место и время.

Изменение входных величин, как правило, вызывает изменение выходных величин. При этом изменения последних не всегда проявляются сразу: они могут запаздывать, но никогда не опережают изменения входных величин, которые - следствие, а входные - причина движения системы.

Возмущающие воздействия, влияющие на движение системы, могут иметь не только внешнее, но и внутреннее происхождение, например, изменение свойств элементов системы после длительной работы или в результате нарушения нормального функционирования элементов системы.

Состояние любой системы с заданной точностью можно охарактеризовать совокупностью значений величин m, определяющих ее поведение, т.е. переменными состояния систем.

Эти величины позволяют сравнивать состояния отдельных систем и судить об их различии, сравнивать состояния одной и той же системы в произвольные моменты времени для выяснения ее движения. Из всевозможных форм описания состояния системы наибольший интерес представляет способ, основанный на понятии пространства состояний системы. Пространством состояний системы называется многомерное пространство, в котором каждое состояние системы изображается точкой, называемой изображающей точкой (она “изображает” данное состояние системы), координаты которой - переменные состояния системы m1,m2,...,mn.

В реальных системах не все координаты могут изменяться в неограниченных пределах. Большая часть координат принимает значения, лежащие в ограниченном интервале

 

m'i < mi < m"i,

где m'i и m"i - границы интервала возможных значений координаты mi.

Область пространства состояний, в которой находится изображающая точка, называется областью допустимых состояний. Говоря о пространстве состояний, имеют в виду лишь его допустимую область. Однако даже в ней не всегда любая точка изображает возможное состояние системы. Таким свойством обладает лишь непрерывное пространство состояний, соответствующее системе, координаты которой принимают любые значения (в допустимых пределах). Существуют системы (дискретные), в которых координаты принимают конечное число фиксированных значений. Пространство состояний этих систем также дискретно.

Для характеристики движения системы разделим все переменные на три группы:

*  входные переменные, или входные воздействия X и M, представляющие сигналы, генерируемые системами, внешними по отношению к исследуемой системе, и влияющие на ее поведение;

*  выходные переменные или переменные, характеризующие реакцию системы Y, и позволяющие описать некоторые аспекты поведения системы, представляющие интерес для исследователя;

*  переменные (координаты) состояния m, характеризующие динамическое поведение исследуемой системы.

Учитывая относительность понятия, кибернетическую систему можно рассматривать как состоящую из частей (элементов), взаимодействующих друг с другом (рис. 4.4). В этом случае большинство выходных величин одной части одновременно являются входными величинами для другой части системы. Оставшиеся каналы остаются свободными, составляя входы и выходы всей системы в целом.

Движение системы представляют как цепь преобразований ее состояний. С одной стороны, можно полагать, что переход системы из состояния a1 в момент времени t1 в состояние a2 в момент времени t2 есть результат преобразования a1, t1 в a2, t2. С другой - можно рассматривать изменение выходных величин какой-либо системы под влиянием изменений входной величины так же, как ее преобразование.

Преобразование одного объекта в другой осуществляется посредством действия на объект оператора. Объект, подвергающийся преобразованию, называется операндом, а результат преобразования - образом. Пользуясь этими терминами, можно описать всякое преобразование следующим образом: в результате воздействия оператора на операнд получается образ.

При изучении выходной величины Y как результата преобразования входной величины X связь между Y и X записывается в форме

 

Y = KX,

где K - оператор, характеризующий свойства данной системы.

Если система выступает в виде безинерционного линейного преобразователя (например, электронный усилитель, механический редуктор, фотоэлемент), то оператор K преобразуется в коэффициент преобразования (коэффициент передачи) и представляет собой число k, на которое нужно умножить значение входной величины, чтобы получилось значение выходной величины преобразователя:

 

Y = kX.

Для нелинейного безинерционного преобразователя выходная величина является функцией от входной величины, и оператор K приобретает смысл символа F, обозначающего определенное нелинейное преобразование:

Y = F (X).

Состояние реальной системы не может измениться мгновенно, а происходит во времени в результате переходного процесса. В этом случае оператор становится сложнее и выражается не только при помощи одних алгебраических действий над операндами. Системы, переход которых из одного состояния в другое совершается не мгновенно, а в результате переходного процесса, называются динамическими системами.

Состояние, в котором находится система, когда ни одна из ее координат не изменяется, называется равновесным состоянием, которое наступает в некоторых точках пространства состояний.

Под переходным режимом понимается режим движения динамической системы из начального состояния к какому-либо установившемуся режиму -равновесному или периодическому.

Периодическим режимом называется режим, при котором система через равные промежутки времени приходит в одни и те же состояния.

Необходимым условием работоспособности динамических систем служит их устойчивость, характеризующая одну из важнейших черт поведения динамической системы и являющаяся важнейшим понятием в управлении. Это значит, что система должна нормально функционировать, быть нечувствительной к неизбежным посторонним возмущениям различного рода, т.е. работать устойчиво, несмотря на действие посторонних возмущений.

Для определения устойчивости разработаны соответствующие критерии, позволяющие найти условия устойчивости и необходимые ее “запасы” по косвенным признакам.

Рассмотрим понятие устойчивости динамической системы на примере системы установления цен на рынке с устойчивым и неустойчивым состоянием равновесия.

Пусть зависимости спроса -S и предложения P некоторого товара от цены C на рынке имеют вид, показанный на рис. 4.5, а скорость d изменения цены прямо пропорциональна разности между спросом и предложением:

 

d = k1 (S - P),

где k1 - коэффициент ( k1 >0 ), указывающий, на сколько возрастет цена товара в единицу времени, если разница между спросом и предложением будет равна единице.

Причины снижения спроса и увеличения предложения при повышении цены понятны. Повышение предложения при снижении цены ниже Ck возможно в частных случаях (например, при переходе на методы массового производства товара при снижении цен и росте спроса). На рис. 4.5. видно, что система имеет два равновесных состояния a1 и a2, ибо в этих точках спрос равен предложению и цена товара не изменяется (d=0). Для выяснения устойчивости состояний равновесия определим, как будет изменяться цена после случайного малого отклонения от равновесных значений C1 и C2. В точке a1 отклонению цены C от значения C1 соответствует разность S-P, которая вызывает изменение цены, восстанавливающее нарушенное равновесие; точка a1 изображает состояние устойчивого равновесия системы. В точке a2, наоборот, любое отклонение цены от C2 приводит к дальнейшему изменению в том же направлении, и состояние системы в этой точке неустойчиво.

4.3 Классификация систем

Управляемые системы, с которыми встречается человек, весьма разнообразны, поэтому целесообразно разбить их на некоторые классы. В классификации систем, предложенной С. Биром, в основу положены два критерия. Первый - степень сложности системы, по которому можно выделить три класса систем: простые, сложные и очень сложные.

Простые системы характеризуются малым числом внутренних связей и легкостью математического описания. Сложные системы, хотя и поддаются описанию, имеют разветвленную структуру и разнообразные внутренние связи. Наконец, к очень сложным относятся системы, не поддающиеся непосредственному математическому описанию ввиду исключительного многообразия и сложности связей.

Второй критерий - различие между детерминированными и вероятными системами. Детерминированной системой считают систему, в которой составные части взаимодействуют точно предвиденным образом (если известно предыдущее состояние, то безошибочно можно предсказать её последующее состояние).

Напротив, для вероятностной системы нельзя сделать точного детального предсказания. Для такой системы можно тщательно и с большой степенью вероятности установить, как она будет вести себя в любых заданных условиях. Однако система остаётся неопределённой, и любое предсказание относительно её поведения не выйдет из логических рамок вероятностных категорий, при помощи которых это поведение описывается.

Следует указать на некоторую условность подобного разделения систем. Границы между ними являются областями, в которых лежат близкие по характеру системы. По мере развития математического аппарата и средств познания вообще границы сдвигаются в сторону упрощения систем, их детерминированности.

Роль руководителя сводится к тому, чтобы преобразовать производство в систему менее сложную и вероятностную, свести к минимуму влияние случайных факторов на работу предприятия.

В результате при двух классификационных признаках все системы можно разделить на пять категорий: простые и сложные детерминированные; простые, сложные и очень сложные вероятностные (см. рис. 4.6).

Приведём примеры перечисленных систем применительно к сфере промышленного производства.

К числу простых детерминированных систем относится система размещения станков в цехе. Она строится исходя из условия движения деталей по маршрутам обработки. При такой постановке задачи можно минимизировать расстояния, которые проходят детали в процессе обработки. Если исследуются процессы, происходящие при движении материалов, то система становится вероятностной. Абстрактная система детерминирована, но она теряет это свойство, как только на систему накладывается влияние реальной действительности.

Сложной детерминированной системой является электронная вычислительная машина. ЭВМ выполняет только предписанные ей операции. Если её поведение определено заранее не полностью, то это означает, что машина функционирует неправильно. К этому классу систем относятся также различные автоматы (вплоть до автоматизированных предприятий), в которых любое отклонение от строго предписанного образа действий считается неисправностью или даже аварией.

В качестве простой вероятностной системы назовем систему статистического контроля качества продукции предприятия. Она основана на выборочной проверке либо одной, либо нескольких характеристик продукции (влажность и зольность отгружаемого шахтой угля), причем частота отбора проб зависит от степени риска отбраковки. Такая система весьма проста, целесообразность её применения связана с присущей ей вероятностной природой.

Наглядная иллюстрация сложной вероятностной системы - система материально-технического снабжения предприятия. Поступление материалов или деталей на центральный склад и выдача их на участки являются случайными процессами по своей природе, но в то же время они полностью поддаются математическому описанию при помощи аппарата математической статистики. Даже когда динамика системы значительно усложнена, т.е. имеет очень много входов (запасы пополняются из многих источников) и выходов (запасами пользуется большое число потребителей), её все-таки следует отнести к указанному классу.

Наконец, к очень сложной вероятностной системе относится само предприятие в целом. Внутренние связи крупного предприятия (технические, экономические, административные и др.) настолько сложны, что полностью описать их пока невозможно. То же самое в неизмеримо большей степени относится к мозгу человека.

Группировка систем в соответствии со свойственной им природой управления позволяет выделить научные методы исследования. Инструментарий системного анализа и исследования операций, средства вычислительной техники достигли такого уровня развития, что позволяют успешно решать задачи управления как простыми, так и сложными детерминированными системами. Простые вероятностные системы сравнительно легко поддаются анализу методами математической статистики. Наибольшую трудность для управления и исследования представляют два последних класса вероятностных систем - сложные и очень сложные (подавляющее большинство систем в обществе и производстве). До недавнего времени управление ими основывалось на опыте и здравом смысле. С точки зрения реальных потребностей сегодняшнего дня этого явно недостаточно. Человек уже не в состоянии решать стоящие перед ним проблемы управления, полагаясь только на свой собственный разум и не прибегая к помощи математико-аналитических и программно-технических средств.

Возникшие потребности в научно обоснованных методах и средствах управления нашли свое выражение в кибернетике - науке об управлении и системном анализе, особым предметом исследования которых являются сложные и очень сложные системы окружающего мира.

4.4 Организационные системы

Традиционно современная кибернетика рассматривала, в основном, простые и сложные управляемые системы, для которых были применимы методы анализа и исследования технических систем. Традиционная теория автоматического управления техническими объектами, выросшая на существовавшей ранее теории автоматического регулирования, имеет дело с такими объектами, для которых процедура управления в самом общем виде представляется так, как показано на рисунке 4.7.

Не будем вдаваться в подробности приведенной схемы. Отметим только, что лицо, принимающее решение (ЛПР), может не только корректировать работу системы управления, но и в случае необходимости заменить ее. При этом, чтобы выбрать или построить удовлетворяющую ЛПР систему управления, необходимо знать детальное описание объекта и цели его существования. Так возникает цепочка: описание объекта управления - описание целей существования объекта управления - формирование критерия управления им - проектирование и создание системы управления. Следовало бы ожидать, что теория управления уделит одинаковое внимание всем элементам цепочки. Однако исторически этого не произошло. Как правило, специалисты в области управления прилагали усилия лишь к поиску процедуры управления объектом, когда и сам объект, и критерий управления им были уже описаны в точных терминах. Оптимизация управления была центральной проблемой традиционной теории автоматического управления. И лишь на последнем этапе ее развития внимание специалистов переместилось на проблему идентификации объекта управления и на проблему выявления критериев управления им.

Но здесь возник ряд трудностей, связанных с тем, что объектами управления стали системы, для которых привычные, наработанные десятилетиями приемы оказались неприменимыми. Действительно, в последнее время и в кибернетике и, особенно, в системном анализе принято иметь дело с другими (нетрадиционными) управляемыми системами и объектами. В отличие от традиционных управляемых систем их называют по-разному: плохо определенные или слабоструктурированные, организационные или "активные". Но независимо от названия эти новые объекты обладают рядом неожиданных свойств, отличающих их от привычных объектов управления. Ниже мы перечислим основные их свойства, а сейчас, взяв за основу название организационная система, сформулируем для нее определение, из которого будет более понятно содержание нетрадиционных управляемых систем (объектов).

Под организационными понимают системы, имеющие своей целью организацию деятельности коллектива людей для достижения определенных целей.

Спектр организационных систем очень широк:

·  экономические;

·  социально-экономические;

·  политические;

·  образование;

·  здравоохранение;

·  военные организации;

·  государство;

·  международные организации и т.п.

Б.Трентовский в своей книге “Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом”, изданной в 1843 году, подчеркивал главные сложности управления, связанные со сложностью поведения людей:

“Люди не математические символы и не логические категории, и процесс управления - это не шахматная партия. Недостаточное знание целей и стремлений людей может опрокинуть любое логическое построение. Людьми очень трудно командовать и предписывать им наперед заданные действия. Приказ, если кибернет вынужден его отдавать, всегда должен четко формулироваться. Исполняющему всегда должен быть понятен смысл приказа, его цели, результат, который будет достигнут, и кара, которая может последовать за его невыполнением, - последнее обязательно”.

С позиций диалектики Трентовский понимал, что общество, коллектив, да и сам человек - это система, единство противоречий, разрешение которых и есть развитие. Поэтому управленец должен уметь, исходя из общего блага, одни противоречия примирять, другие - обострять, направляя развитие к нужной цели.

Целенаправленное функционирование организационных систем определяется присутствием в них человека. Кроме этого, присутствие человека приводит к определенной “активности” управляемых объектов. Смысл ее заключается в способности человека предвидеть управляющие воздействия со стороны управляющего органа и действия других элементов системы и с учетом этого выбирать (в рамках имеющихся альтернатив) свои действия и стратегию поведения, направленные на достижение тех или иных целей. Практика недавнего хозяйствования дает нам много примеров проявления эффекта “активности” организационных систем. Так, в отраслевых системах с централизованным планированием “активность” отдельных подсистем (объединений, предприятий, институтов, фирм и т.д.) при отсутствии согласования целей приводила к таким отрицательным явлениям, как завышение заявок на ресурсы и необходимые финансы; завышение себестоимости продукции; невыполнение планов по отдельным “невыгодным” видам продукции (в том числе по новой технике) при выполнении общих агрегированных показателей плановых заданий; занижение производственных возможностей предприятиями при составлении планов; завышение сроков реализации проектов и т.п.

Рассматривая, например, предприятие и его подразделения, можно и здесь, основываясь на материалах публикаций в широкой печати, привести длинный перечень проявления “активности” подсистем.

Теперь, как мы уже обещали, перечислим основные свойства нетрадиционных управляемых систем (или систем, нетрадиционных с точки зрения управления ими).

4.4.1 Уникальность

Каждый объект обладает такой структурой и функционирует так, что система управления им должна строиться с учётом всех его качеств и к нему нельзя применить какую-либо типовую (стандартную) процедуру управления. Если, например, удалось спроектировать систему управления движением для автомобиля ВАЗ 2103, то она пригодна для любого конкретного автомобиля такой модели. Если же спроектирована система управления для службы здравоохранения некоторого региона, то её нельзя перенести без изменений для такой же службы другого региона. При переносе надо учесть все индивидуальные особенности нового объекта управления. Это обстоятельство резко удорожает процедуру построения системы управления, ибо фактически нужно создавать столько систем управления, сколько объектов мы хотим охватить управлением.

4.4.2 Отсутствие формализуемой цели существования

Для традиционных, привычных для теории автоматического управления объектов всегда было ясно, зачем был создан тот объект, систему управления которым мы строим. Как правило, управленцы имели дело с объектами искусственного происхождения, созданными людьми для достижения понятных им целей. Станок должен был производить определённую обработку заготовок, самолёт должен был перевозить по воздуху пассажиров и грузы. Но не для всех объектов (даже созданных человеком) можно так же чётко сформулировать цель их существования. Сейчас, когда мы хотим управлять городами, отраслями народного хозяйства, регионами, экосистемами, мы попадаем в весьма затруднительное положение при попытке чётко сформулировать цель существования этих объектов. Даже созданные людьми, они возникли не по чьему-то плану, для решения какой-то конкретной задачи, а развивались постепенно в силу определённых социально-экономических и исторических причин. Каковы, например, цели существования сверхгородов? Или для чего возникла экосистема Азово-Черноморского бассейна? На такие вопросы практически невозможно ответить. А это приводит к весьма большим сложностям в формировании критерия управления. Ибо критерий управления в традиционных системах управления был теснейшим образом связан с целью существования объекта. Критерий управления самолётом был основан на достижении им своей цели существования - перевозки людей и грузов по воздуху, критерий управления производством синтетического каучука - на соображениях повышения качества продукта. Именно поэтому в различных системах управления, создаваемых для объектов нового класса, очень часто можно наблюдать реализацию различных критериев управления.

4.4.3 Отсутствие оптимальности

Следствием того, о чём говорилось в предшествующих двух пунктах, является неправомочность оптимизации (в классическом её понимании). Из-за отсутствия цели существования (в рамках теории управления) для рассматриваемых объектов нельзя построить объективный критерий управления. Критерий управления становится субъективным, целиком зависящим от лица, принимающего решения (ЛПР).

Эту чрезвычайно важную для дальнейшего мысль можно проиллюстрировать следующим примером, стоящим, правда, несколько в стороне от собственно задачи управления. Пусть с помощью людей-экспертов мы хотим измерить длину какого-либо предмета. Например, длину автомашины ВАЗ 2105. Каждый специалист называет некоторое число, которое, по его мнению, означает длину автомобиля. ЛПР (которое также может прикинуть длину автомобиля) анализирует показания экспертов. Если находится эксперт, оценивающий длину автомобиля в 10 м или в 50 см, то ЛПР вправе усомниться в его квалификации как эксперта. Отбросив такие аномальные предложения, ЛПР может просуммировать остальные числа и найти среднее арифметическое от полученного результата. Такое усреднение как бы объективизирует результат. Если экспертов было много, и они обладали неплохим глазомером, то результат экспертизы будет близок к истинной длине автомобиля.

Отметим две особенности описанной нами процедуры. Во-первых, если экспертов уже много, то появление некоторого нового эксперта не внесёт особых изменений в результат, полученный ЛПР. Другими словами, такая экспертиза обладает свойством устойчивости. Во-вторых, можно проверить качество экспертизы, взяв какое-либо измерительное приспособление, точность которого удовлетворяет ЛПР, и провести измерение. Та или иная близость данных измерения к результату, полученному с помощью экспертов, будет характеризовать качество экспертизы. А это позволяет ставить, например, задачу оптимизации формирования коллектива экспертов по их качеству или каким-либо социальным или физиологическим особенностям.

Теперь рассмотрим другой пример экспертизы. Группа людей заблудилась в пещере. После долгого блуждания они оказались на площадке, с которой путь, приведший их на нее, разветвляется. Влево и вправо уходят подземные коридоры. Требуется решить: куда идти? Руководитель группы (ЛПР) устраивает опрос. Сторонники движения по левому коридору высказывают свои соображения, их противники - другие. Для ЛПР доводы тех и других не кажутся слишком убедительными, и он проводит простое голосование. Предположим, что большинство участников этой экспертизы высказались за движение по левому коридору. Группа пошла по нему. После нескольких дней, ослабевшие от голода и жажды, они выбрались на поверхность. И с тех пор ЛПР мучает вопрос: правильно ли он принял решение? Ясно, что ответа на этот вопрос нет. Он был бы, если бы группа прошла и правым коридором. Возможно, что он сразу бы вывел их на поверхность, но весьма вероятно, что они могли бы навсегда остаться под землей. Оценить правильность выбора, его целесообразность, оптимальность в этом случае можно, только имея план пещеры, а значит "пройдя" по всем ее коридорам. В отличие от ситуации с измерением длины автомобиля, здесь нет возможности оценить качество принятого решения, если альтернативные решения не проверялись. Кроме того, экспертиза второго типа не обладает устойчивостью, характерной для предыдущего примера. Если бы после принятия решения о движении по левому коридору подавляющим большинством экспертов на площадку, где стоит группа, выбрался бы из левого коридора человек, тоже блуждающий в поисках выхода, и сказал бы, что этот путь ведет в тупик, то весь результат опроса рухнул бы. И дальнейшее движение было бы продолжено по правому коридору.

Ситуации, аналогичные поиску пути в пещере, складываются весьма часто. При решении о выборе тех или иных характеристик будущего изделия, при принятии тех или иных решений по структуре и методам функционирования систем и органов управления, при всяком “волевом” решении (хотя и подкрепленным рядом соображений самого ЛПР и других экспертов) всегда возникает ситуация с элементами неопределенности в достижении желаемого результата. Отсюда следует, что в этих случаях невозможно говорить об оптимальности получаемых решений. Качество созданной системы для управления объектами новой природы может оцениваться только субъективно самим ЛПР или их коллективом. Поэтому здесь уместнее говорить о целесообразности результата управления, а не об его оптимальности. Важно только, чтобы ЛПР в нужных случаях не боялось принимать решения.

4.4.4 Динамичность

В каком-то смысле объекты, с которыми сейчас сталкивается теория управления, подобны живым системам. С течением времени изменяется их структура и функционирование. Объекты как бы эволюционируют во времени. На предприятии строят новые цеха, возникают новые производства, меняется технология. Сеть ЭВМ растет, отдельные сети начинают соединяться между собой, стремясь к общемировой сети обработки данных. Меняется структура отрасли, города расширяют свои границы, меняется их застройка, смещаются транспортные и людские потоки. И эта динамичность должна быть учтена в системах управления подобными объектами. Они поневоле должны быть адаптивными, готовыми к изменению своего функционирования.

4.4.5 Неполнота описания

Как правило, никакой коллектив экспертов, знающих объект управления, не в состоянии сразу же обеспечить информацию, которой бы заведомо хватило для создания системы управления объектом. Существует несколько причин, почему это происходит. Описывая объект управления старого типа, управленец всегда знал о тех допущениях, которые он принял, строя описание. Он мог предполагать, что передаточная функция имеет тот или иной вид, что запаздывание не играет в его функционировании большой роли, что влияние параметров внешней среды незначительно и им можно пренебречь и т.п. И если созданная им система управления оказалась не слишком хорошей, то он знал, от каких допущений надо отказываться. Но при работе с объектами новой природы эти допущения нельзя сформулировать столь ясно и просто. Управленец в этом случае почти целиком полагается на экспертов, знающих объект управления. И тот или иной уровень допущений фактически предлагают они. Но, не будучи специалистами по системам управления, эксперты не могут оценить тот уровень полноты описания, который нужен специалисту по управлению.

Ведь само описание, вычленение в нем тех или иных аспектов и особенностей тесно связано с задачей управления. и это не всегда может уловить человек, смотрящий на объект управления другими глазами - глазами технолога.

При работе управленца со сложным объектом самые большие сложности возникают при контактах с технологами, знающими данный объект. Несходство их взглядов на него иногда приводит к полному непониманию друг друга, в результате чего возникает неполнота описания, которым руководствуется проектировщик системы управления.

Другая немаловажная причина неполноты описания объекта - незнание некоторых сторон функционирования его самим технологом. Некоторые ситуации, никогда не встречавшиеся им ранее, естественно, нельзя сообщить и проектировщику системы управления. Чаще всего это всевозможные аварийные ситуации.

Для иллюстрации возможных последствий аварий вспомним катастрофу с энергетической системой США, произошедшую несколько десятилетий назад. Развал системы возник по вине системы управления. Автоматическое отключение линий и источников энергии при перегрузках привело к тому, что значительная часть страны лишилась электроэнергии, а это привело к огромным потерям. Другим примером может служить система управления большой ЭВМ, её операционная система. Когда специалисты по её проектированию в шестидесятых годах создавали мультипрограммные операционные системы с развитыми системами прерываний и приоритетов, то они вовсе не рассчитывали на ситуации, в которых система управления блокировала бы сама себя из-за невозможности выйти из прерываний. И в том, и в другом случае управленцев подвела неполнота описания функционирования объекта и влияния сигналов управления на это функционирование.

Третья причина неполноты описания - отсутствие у самого технолога чёткого понимания функционирования объекта. Выдавая управленцу большое количество информации, он тем не менее не сообщает ему самой главной, по которой сам принимает решение о функционировании объекта. Делает он это не сознательно, ибо “самая главная информация” может учитываться им только на уровне собственной интуиции.

Для иллюстрации этого приведем следующий пример. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) распространила в ряде стран истории болезни нескольких больных из скандинавских стран. И попросила ведущих психиатров различных стран дать заочный диагноз на основании историй болезни. В нашей стране последние также были размножены и разосланы значительному количеству специалистов. Через некоторое время они собрались все вместе в Москве для обсуждения своих диагнозов. Была составлена и вывешена для всеобщего обозрения сводная таблица, в которой для всех больных были указаны диагнозы. Это была удивительная таблица! Почти для каждого случая имелся разброс диагноза от “практически здоров” до “заболевание X в самой тяжёлой форме”. Авторы диагнозов выходили на трибуну и обосновывали свою точку зрения. Самым интересным было то, что, привлекая одни и те же данные из истории болезни, они приходили к почти противоположным выводам. Споры фактически прекратились после выступления одной очень уважаемой пожилой специалистки в области психиатрии. Она сказала, буквально, следующее: “Коллеги, о чём мы спорим? Ведь мы все знаем, что как только к нам на приём придёт пациент, мы в первую же секунду определим - болен он или нет. Только мы не можем сказать, как это у нас получается.” И все согласились с выступавшей.

И, наконец, ещё одна причина, приводящая к неполноте описания сложных объектов. Эта причина состоит в том, что многие особенности функционирования объекта, а иногда и его структуры не могут быть описаны количественно. Они допускают лишь качественное, словесное описание. Переход от качественных описаний к некоторым формальным представлениям должен производиться управленцем, который не всегда в состоянии решить такую сложную проблему.

4.4.6 “Активность” системы (наличие свободы воли)

Во многих объектах управления люди являются элементами их структуры. Это характерно для так называемых организационных систем. В отличие от всех других элементов, образующих объекты, люди функционируют в нём с учётом своих личных интересов и целей. Их интересы и цели могут значительно отличаться от того, что они должны делать с точки зрения ЛПР. Их индивидуальное поведение практически невозможно учесть при создании системы управления, и требуются специальные приёмы для нейтрализации их воздействия на функционирование объекта управления. Иначе могут возникнуть ситуации вроде той, которая описана в следующем анекдоте.

Некто X, большой начальник, говорит подчинённым: “Я считаю, что должность A должен занять генерал в отставке в возрасте около 60 лет”. Один из подчинённых радостно восклицает, что он знает такого человека. Но X явно недоволен. “Идиот, - шепчет на ухо выступившему его сосед - он просто хочет посадить на это место своего приятеля”.

Существует ещё несколько особенностей объектов нового типа, с которыми теория управления начала сталкиваться с конца пятидесятых годов нашего столетия. Но и сказанного, по-видимому, вполне достаточно для того, чтобы оценить необходимость в новом подходе к объекту управления при попытке создать систему, управляющую им.

4.5 Вопросы для самопроверки

 

История эволюции термина “кибернетика”.

Что такое управляемые (кибернетические) системы. Какие их основные свойства?

Объясните основные функции процесса управления (по функциональной схеме).

Что такое информационный подход к процессам управления?

Какие основные особенности управляемых систем?

Что такое управляющая и управляемые части системы?

Дайте классификацию переменных, действующих на систему и описывающих её внутреннее состояние.

Понятие устойчивости динамической системы (поясните на примере зависимости спроса и предложения от цены товара).

Классификация систем по степени сложности и детерминированности.

Понятие организационной системы. Основные свойства нетрадиционных объектов управления.

Свойство уникальности в организационных системах. Поясните это свойство с точки зрения процессов управления такими системами.

Отсутствие формализуемой цели существования и отсутствие оптимальности в нетрадиционных объектах управления. Поясните эти свойства.

Неполнота описания системы. Как сказывается это свойство при реализации управления.

Чем определяется свойство "активности" системы?