Понятие системы

Под системой понимается любой объект, состоящий из множества взаимосвязанных частей и существующий как единое целое.

Наука о системах называется системологией. Любой объект окружающего мира можно рассматривать как систему. Системы бывают материальные, нематериальные и смешанные. Примеры материальных систем: дерево, здание, человек, планета Земля, Солнечная система. Примеры нематериальных систем: человеческий язык, математика. Пример смешанных систем — школа.. Она включает в себя как материальные части (школьное здание, оборудование, тетради, учебники и пр.), так и нематериальные (учебные планы, программы, расписания уроков).

Все разнообразие существующих систем можно разделить на две категории: на естественные системы, т.е. -существующие в природе, и искусственные системы — созданные человеком. Например, Солнечная система — естественная, а компьютер — искусственная система. Для всякой искусственной системы существует цель ее создания человеком: автомобиль — перевозить людей и грузы, компьютер — работать с информацией, завод — производить продукцию. В системологии искусственную систему определяют как "средство достижения цели"*. Именно целесообразностью системы определяется ее состав и структура.

2. Категория «объект».

3. Категория «функция». Метасистема.

4. Критерии качества систем.

Способы:

Эффективность

Надежность

Устойчивость

5. Устойчивость систем. Принцип Ле Шателье.

Система называется устойчивой структурно (динамически; вычислительно; алгоритмически; информационно; эволюционно или самоорганизационно), если она сохраняет тенденцию стремления к тому состоянию, которое наиболее соответствует целям системы, целям сохранения качества без изменения структуры или не приводящим к сильным изменениям структуры (динамики поведения; вычислительных средств; алгоритмов функционирования системы; информационных потоков; эволюции или самоорганизации - см. ниже) системы на некотором заданном множестве ресурсов (например, на временном интервале).
Пример. Рассмотрим маятник, подвешенный в некоторой точке и отклоняемый от положения равновесия на угол 0. Маятник будет структурно, вычислительно, алгоритмически и информационно устойчив в любой точке, а при =0 (состояние покоя маятника) - устойчив и динамически, и эволюционно (самоорганизационные процессы в маятнике на микроуровне мы не учитываем). При отклонении от устойчивого состояния равновесия маятник, самоорганизуясь, стремится к равновесию. При =p маятник переходит в динамически неустойчивое состояние. Если же рассматривать лед (как систему), то при температуре таяния эта система структурно неустойчива. Рынок при неустойчивом спросе-предложении неустойчив структурно.
Асимптотическая устойчивость системы состоит в возврате системы к равновесному состоянию при t ∞ из любого неравновесного состояния.
Пример. Известная игрушка "Ванька-встанька" - пример такой системы.
Связная устойчивость состоит в асимптотической устойчивости системы при любых матрицах Е.

Принцип Ле Шателье — Брауна (1884 г.) — если на систему, находящуюся в равновесии, воздействовать извне, изменяя какое-нибудь из условий (температура, давление, концентрация), то равновесие смещается таким образом, чтобы компенсировать изменение.
Анри Ле Шателье (Франция) сформулировал этот термодинамический принцип подвижного равновесия, позже обобщённый Карлом Брауном.

Модель — это искусственно создаваемый объект, заменяющий некоторый объект реального мира (объект моделирования) и воспроизводящий ограниченное число его свойств. Понятие модели относится к фундаментальным общенаучным понятиям, а моделирование — это метод познания действительности, используемый различными науками.

Объект моделирования — широкое понятие, включающее объекты живой или неживой природы, процессы и явления действительности. Сама модель может представлять собой либо физический, либо идеальный объект. Первые называются натурными моделями, вторые — информационными моделями. Например, макет здания — это натурная модель здания, а чертеж того же здания — это его информационная модель, представленная в графической форме (графическая модель).

В экспериментальных научных исследованиях используются натурные модели, которые позволяют изучать закономерности исследуемого явления или процесса. Например, в аэродинамической трубе моделируется процесс полета самолета путем обдувания макета самолета воздушным потоком. При этом определяются, например, нагрузки на корпус самолета, которые будут иметь место в реальном полете.

Информационные модели используются при теоретических исследованиях объектов моделирования. В наше время основным инструментом информационного моделирования является компьютерная техника и информационные технологии.

7. Модель «черного ящика».

Модель "черного ящика". Всякая система — это нечто цельное и выделенное из окружающей среды. Система и среда взаимодействуют между собой. В системологии используются представления о входах и выходах системы. Вход системы — это воздействие, на систему со стороны внешней среды, а выход — это воздействие, оказываемое системой на окружающую среду. Такое представление о системе называется моделью "черного ящика" (см. рисунок).

Модель "черного ящика" используется в тех случаях, когда внутреннее устройство системы недоступно или не представляет интереса, но важно описать ее внешние взаимодействия. Например, в любой инструкции по использованию бытовой техники (телевизор, магнитофон, стиральная машина и пр.) дается описание работы с ней на уровне входов и выходов: как включить, как регулировать работу, что получим на выходе. Такого представления может быть вполне достаточно для пользователя данной техникой, но не достаточно для специалиста по ее ремонту.

Модель "черного ящика" отражает лишь взаимодействие системы с окружающей средой. Такой подход к сложным системам был введен в кибернетике. Казалось бы, это простейшая модель, которая не углубляется во внутреннее устройство системы. Однако и внешние взаимодействия реальной системы оказываются бесконечно сложными. Поэтому модель "черного ящика", как и любая другая, строится в соответствии с целью моделирования, учитывая лишь те входы и выходы системы, которые существенны с точки зрения цели моделирования, назначения создаваемой модели.

Если описать компьютер как "черный ящик", учитывая только его информационное взаимодействие с внешней средой, то модель получится следующей:

Если, кроме информационного, учитывать еще и физическое взаимодействие компьютера с внешней средой, то на входе надо добавить: "электропитание", "температурное воздействие", "вибрационное воздействие". На выходе: "излучение экрана", "шум вентилятора", "нагрев от монитора". В таком расширенном списке входов и выходов следует выделить основные параметры и побочные. Основные — это те, которые связаны с главной функцией системы: работа с информацией. Среди побочных можно выделить необходимые (электропитание) и нежелательные (излучение экрана, шум вентилятора).

Модель можно расширить, добавив в нее экономические параметры, связанные с финансовыми расходами на входе (исходная цена, оплата электроэнергии, оплата за пользование Интернетом) и возможными доходами на выходе, если компьютер является рабочим инструментом, в результате использования которого человек зарабатывает деньги.

8. Математическая модель системы.

При формировании моделей экономических систем используется аппарат математического моделирования, экономико-математические теории и методы. В некоторых случаях задачи анализа не требуют построения собственной модели, используются уже построенные модели для однотипных с математической точки зрения процессов.

Математические методы и модели, используемые в экономическом анализе, классифицируются по группам:

1. Методы корреляционно-регрессионного анализа используются в экономическом анализе для выявления формы и плотности связи между различными параметрами исследуемого объекта, характер функциональной зависимости между которыми не установлен. Чаще всего эта связь стохастична. Корреляция выражает вероятностную зависимость между переменными параметрами алгоритма связи. Корреляционная зависимость может быть выявлена как между двумя количественными признаками (парная корреляция), так и между многими (множественная корреляция).

2. Методы математического программирования предназначены для оптимизации хозяйственной деятельности и позволяют оценивать степень достижения потенциала, определить лимитирующие ресурсы, «узкие места», степень конкурентности и дефицитности.

Методы математического программирования включают методы линейного и динамического программирования.

Методы линейного программирования (транспортная задача, задача оптимального раскроя, задача оптимальной смеси и пр.) используются для решения многих оптимизационных аналитических задач, где функциональные зависимости исследуемых явлений и процессов детерминированы. Задача линейного программирования при проведении экономического анализа состоит в поиске экстремальных значений исследуемых параметров объекта, доставляющих максимум (минимум) критерию при ресурсных ограничениях.

3. Методы динамического программирования используются при решении оптимизационных задач, в которых целевая функция или ограничения характеризуются нелинейными зависимостями. Эти методы используются при исследовании стохастических факторных систем.

Матричные методы и модели экономического анализа основаны на линейной и векторно-матричной алгебре, используются при моделировании сложных и высокоразмерных экономических структур.

Наиболее распространены в экономическом анализе: модель межотраслевого баланса (важный метод экономического анализа сложных пропорциональных зависимостей), матрица многокритериальной оптимизации (используется как метод сравнительной, рейтинговой оценки вариантов возможных изменений параметров экономической системы при условии многокритериальной оптимизации), ключевая матрица (позволяет упростить решение задач методом производственных функций) и др.

В составе других экономико-математических методов и моделей можно выделить математическую теорию игр (используется при выборе наилучших управленческих решений, организации хозяйственных взаимоотношений с партнерами и в др. ситуациях), математическую теорию массового обслуживания (решение задач, связанных с организацией обслуживания и ремонта оборудования, проектированием поточных линий, планированием маршрутов городского транспорта и пр.), исследование операций (используется в экономическом анализе для получения сравнительной оценки альтернативных решений), теорию нечетких множеств и другие математические методы и модели.

9. Модель состава системы.

Модель состава системы дает описание входящих в нее элементов и подсистем, но не рассматривает связей между ними. Очевидно, что и модель состава компьютера может иметь разные варианты в зависимости от отражаемой в ней точки зрения на систему. Например:

Вариант 1: системный блок, клавиатура, монитор, принтер, мышь.

Вариант 2: оперативная память, внешняя память, центральный процессор, устройства ввода, устройства вывода.

Вариант 3: центральный процессор, ОЗУ, ПЗУ, жесткий диск, флоппи-диск, лазерный диск, информационная магистраль, клавиатура, монитор, контроллеры внешних устройств и пр.

10. Структурная модель системы.

Структурную модель системы еще называют структурной схемой. На структурной схеме отражается состав системы и ее внутренние связи. Наряду с термином "связь" нередко употребляют термин "отношение".

Наглядным способом описания структурной модели системы являются графы. На рисунке в виде ориентированного графа приведена структурная модель компьютера.

Здесь стрелки обозначают информационные связи между элементами системы. Направление стрелок указывает на направление передачи информации.

Однако если нас интересуют связи по управлению, то получится следующая граф-модель компьютера:

Здесь стрелка обозначает направление управляющего воздействия. Смысл схемы заключается в том, что процессор управляет работой всех остальных устройств компьютера.

Следовательно, структурная модель одной и той же системы может быть разной. Все определяется целями моделирования.

11. Модель восприятия и анализа объектов среды.