Gradul de organizare a sistemului.

Organizarea sau ordinea organizării sistemului este estimată prin formula

R=1-E real/Emax,

unde este valoarea entropiei reală sau curentă,

Entropia sau incertitudinea maximă posibilă în structura și funcțiile sistemului.

Dacă sistemul este complet determinist și organizat, atunci și . Reducerea entropiei sistemului la zero înseamnă „supraorganizarea” completă a sistemului și duce la degenerarea sistemului. Dacă sistemul este complet dezorganizat, atunci

O clasificare calitativă a sistemelor în funcție de gradul de organizare a fost propusă de V. V. Nalimov, care a evidențiat o clasă de sisteme bine organizate și o clasă de sisteme prost organizate sau difuze. Mai târziu, la aceste clase a fost adăugată o clasă de sisteme de auto-organizare. Este important de subliniat că numele unei clase de sistem nu este evaluarea acesteia. În primul rând, poate fi considerată ca abordări de afișare a unui obiect sau a unei probleme în curs de rezolvare, care pot fi alese în funcție de stadiul de cunoaștere a obiectului și de posibilitatea de a obține informații despre acesta.

Sisteme bine organizate.

Dacă cercetătorul reușește să determine elementele sistemului și relația lor între ele și cu scopurile sistemului și tipul de dependențe deterministe (analitice sau grafice), atunci este posibil să se reprezinte obiectul sub forma unui puț. -sistem organizat. Adică, reprezentarea unui obiect sub forma unui sistem bine organizat este utilizată în cazurile în care se poate propune o descriere deterministă și s-a demonstrat experimental validitatea aplicării acesteia (adecvarea modelului la un obiect real a fost demonstrat).

Această reprezentare este utilizată cu succes în modelarea sistemelor tehnice și tehnologice. Deși, strict vorbind. chiar și cele mai simple rapoarte matematice care reflectă situații reale nu sunt, de asemenea, absolut adecvate, deoarece, de exemplu, atunci când se adaugă mere, nu se ia în considerare faptul că acestea nu sunt exact aceleași, iar greutatea poate fi măsurată doar cu o oarecare precizie. Dificultăți apar atunci când se lucrează cu obiecte complexe (biologice, economice, sociale etc.). Fără o simplificare semnificativă, ele nu pot fi reprezentate ca sisteme bine organizate. Prin urmare, pentru a afișa un obiect complex sub forma unui sistem bine organizat, este necesar să se evidențieze doar factorii care sunt esențiali pentru scopul specific al studiului. Încercările de a aplica modele de sisteme bine organizate pentru a reprezenta obiecte complexe sunt practic adesea irealizabile, deoarece, în special, nu este posibilă înființarea unui experiment care să demonstreze adecvarea modelului. Prin urmare, în cele mai multe cazuri, atunci când reprezintă obiecte și probleme complexe în etapele inițiale ale studiului, acestea sunt afișate de către clasele discutate mai jos.

După gradul de organizare (ordine), informațiile pot fi împărțite în documentate și nedocumentate.

Informațiile documentate sunt informații înregistrate pe un suport de materiale prin documentarea cu detalii care să permită identificarea acesteia, pentru a determina astfel de informații sau în modul prevăzut de lege. Federația Rusă cazuri, purtătorul său material (articolul 2 din Legea federală a Federației Ruse din 27 iulie 2006 nr. 149-FZ „Cu privire la informații, informare și protecția informațiilor”).

Informațiile nedocumentate rămân în afara domeniului de aplicare a reglementărilor legale.

Clasificarea după rol în sistemul juridic

În funcție de rolul în sistemul juridic, informațiile sunt împărțite în juridice și nelegale.

Nelegală - nu este creată ca urmare a activității juridice, ci se vehiculează în conformitate cu prescripțiile normelor legale. De exemplu, un obiect drept civil- informație.

Legal - este creat ca urmare a legilor, a aplicării legii, a activităților de aplicare a legii: informații juridice de reglementare și informații juridice nenormative.

Informațiile juridice de reglementare sunt create în cursul activităților de elaborare a legii și sunt cuprinse în actele juridice de reglementare la nivel federal, entitățile constitutive ale Federației Ruse și guvernele locale. informatii juridice civile

Informațiile juridice nenormative sunt create, de regulă, în cursul activităților de aplicare a legii și de aplicare a legii. Cu ajutorul acestor informații sunt implementate reglementările legale. Aceste informații sunt create în obiectul de control și se deplasează în bucla de feedback a sistemului de control legal. Informațiile juridice nenormative includ: statistici judiciare, penale și de procurori; informații privind respectarea drepturilor și libertăților omului (inclusiv la propunerea comisarului pentru drepturile omului); informații privind raporturile de drept civil, obligațiile contractuale și alte obligații (contracte, acorduri etc. documente); informații reprezentând activitățile administrative ale autorităților executive și ale autonomiei locale în implementarea cerințelor de reglementare; informarea instanţei şi judiciar(cazuri judecătorești, hotărâri judecătorești etc.), etc.

În teoria sistemelor, semnul gradului de organizare al unui sistem se intersectează direct cu semnul complexității sale de structură și comportament. Prin urmare, conceptele de complexitate și organizare se pot completa reciproc și pot acționa independent atunci când caracterizează manifestările individuale ale sistemului. De regulă, în funcție de gradul de organizare, sistemele sunt clasificate în sisteme „bine organizate” și sisteme „prost organizate”.

Sub definiția „ sisteme bine organizate”.înțelegeți astfel de sisteme, în analiza cărora este posibil să se determine elementele și componentele sale, relațiile dintre ele, regulile de combinare a elementelor în componente mai mari. În același timp, este posibil să se stabilească obiectivele sistemului și să se determine eficiența realizării lor în timpul funcționării sistemului.

În acest caz, situația problemă poate fi descrisă sub forma unei expresii matematice care leagă scopul cu mijloacele, adică sub forma unui criteriu de eficiență, un criteriu de funcționare a sistemului, care poate fi reprezentat printr-un ecuație complexă sau sistem de ecuații. Rezolvarea problemei atunci când este prezentată sub forma unui sistem „bine organizat” se realizează prin metode analitice de reprezentare formalizată a sistemului.

Astfel, putem vorbi despre echivalența sistemelor „bine organizate” și a sistemelor simple.

Trebuie remarcat faptul că pentru a afișa un obiect sub forma unui sistem „bine organizat”, este necesar să le evidențiem doar pe cele esențiale și să nu ținem cont de elementele relativ neimportante în acest scop de luare în considerare, elementele individuale, componentele și relațiile lor.

De exemplu, sistem solar poate fi imaginat ca un sistem „bine organizat” în descrierea celor mai semnificative modele de mișcare planetară în jurul Soarelui, fără a lua în considerare meteoriți, asteroizi și alte elemente mici ale spațiului interplanetar în comparație cu planetele.

Dispozitivul tehnic al unui computer poate fi citat ca un sistem „bine organizat” (fără a lua în considerare posibilitatea defecțiunii elementelor și nodurilor sale individuale sau a oricărei interferențe aleatorii care vin prin circuitele de putere).

Astfel, descrierea unui obiect sub forma unui sistem „bine organizat” este folosită în cazurile în care este posibil să se ofere o descriere deterministă și să se dovedească experimental validitatea aplicării acestuia, adecvarea modelului la procesul real.

sisteme „prost organizate”, spre deosebire de cele de mai sus, în general, acestea corespund sistemelor „complexe”, deoarece nu este întotdeauna posibil să le analizăm determină elementele și relațiile dintre acestea, precum și află obiectivele clare ale sistemului și metodele de evaluare a eficacității funcționării acestora.

În cazul reprezentării unui obiect ca un sistem „prost organizat” (sau difuz), sarcina nu este de a determina toate elementele, componentele, proprietățile lor și conexiunile dintre ele și scopurile sistemului. Sistemul este caracterizat de un anumit set de macro-parametri și de acele modele care sunt determinate pe baza studiului nu a întregului obiect sau a unei întregi clase de fenomene, ci doar a părții sale separate - un eșantion obținut folosind anumite reguli de eșantionare. Pe baza unui astfel de studiu selectiv, caracteristicile sau modelele (statistice, economice) sunt obținute și distribuite întregului sistem în ansamblu. În același timp, se fac rezervări corespunzătoare. De exemplu, la obținerea regularităților statistice, acestea sunt extinse la comportamentul întregului sistem cu o anumită probabilitate de încredere.

Abordarea afișării obiectelor sub formă de sisteme difuze este utilizată pe scară largă în descrierea sistemelor de așteptare (de exemplu, în rețelele telefonice etc.), a fluxurilor de informații în sisteme de informare, descrierea sarcinilor de resurse cu caracter sectorial etc.

Împărțirea sistemelor în funcție de gradul de organizare este propusă în continuarea ideii de împărțire a acestora în bine organizat și prost organizat, sau difuz. La aceste două clase s-a adăugat o altă clasă în curs de dezvoltare (auto-organizare) sisteme. Aceste clase sunt caracterizate pe scurt în tabel. 1.4.

Tabelul 1.4

În clasificarea propusă a sistemelor, au fost folosite sistemele care existau până la mijlocul anilor 70 ai secolului XX. termeni, dar sunt combinați într-o singură clasificare, în care clasele selectate sunt considerate ca abordări pentru afișarea unui obiect sau rezolvarea unei probleme și sunt propuse caracteristicile acestora, ceea ce permite alegerea unei clase de sisteme de afișare a unui obiect, în funcție de stadiul cunoașterii sale și posibilitatea de a obține informații despre acesta.

Situațiile problematice cu o incertitudine inițială mare sunt mai consistente cu reprezentarea unui obiect sub forma unui sistem de clasa a treia. În acest caz, modelarea devine, parcă, un fel de „mecanism” de dezvoltare a sistemului. Implementarea practică a unui astfel de „mecanism” este asociată cu necesitatea dezvoltării unei proceduri pentru construirea unui model al procesului decizional. Construirea unui model începe cu utilizarea unui sistem de semne (limbaj de modelare), care se bazează pe una dintre metodele matematicii discrete (de exemplu, reprezentări teoretice de mulțimi, logica matematică, lingvistică matematică) sau metode speciale de analiză a sistemelor (de exemplu, exemplu, simulare simulare dinamică etc.). La modelarea celor mai complexe procese (de exemplu, procesele de formare a structurilor obiectivelor, îmbunătățirea structuri organizatorice etc.) „mecanismul” de dezvoltare (autoorganizare) poate fi implementat sub forma unei metode adecvate de analiză a sistemului. Pe ideea avută în vedere de a afișa un obiect în procesul de reprezentare a acestuia printr-o clasă de sisteme de auto-organizare, metoda de formalizare treptată a modelului decizional, care este caracterizată în cap. patru.

Clasă auto-organizare (în curs de dezvoltare), sistemele sunt caracterizate printr-o serie de caracteristici sau caracteristici care le apropie de obiectele reale în curs de dezvoltare (Tabelul 1.5).

Tabelul 1.5

Semnele enumerate ale sistemelor de auto-organizare (în dezvoltare) au diverse manifestări, care uneori pot fi distinse ca trăsături independente. Aceste caracteristici, de regulă, se datorează prezenței elementelor active în sistem și sunt de natură dublă: sunt proprietăți noi care sunt utile pentru existența sistemului, adaptarea acestuia la condițiile de mediu în schimbare, dar în același timp. timpul provoacă incertitudine și îngreunează controlul sistemului.

Unele dintre caracteristicile luate în considerare sunt caracteristice sistemelor difuze ( comportament stocastic, instabilitatea parametrilor individuali), dar cele mai multe dintre ele sunt caracteristici specifice care disting semnificativ această clasă de sisteme de altele și îngreunează modelarea acestora.

În același timp, atunci când creează și organizează managementul întreprinderii, ei încearcă adesea să le reprezinte folosind teoria reglării și controlului automat, care a fost dezvoltată pentru sisteme tehnice închise și distorsionează semnificativ înțelegerea sistemelor cu elemente active, care pot dăuna întreprindere, fac din aceasta un „mecanism” neînsuflețit, incapabil să se adapteze mediului și să dezvolte opțiuni pentru dezvoltarea lor.

Caracteristicile considerate sunt contradictorii. În cele mai multe cazuri, acestea sunt atât pozitive, cât și negative, dezirabile și nedorite pentru sistemul creat. Nu este imediat posibil să înțelegem și să explicați semnele sistemelor, să selectați și să creați gradul necesar de manifestare a acestora. Filosofii, psihologii, specialiștii în teoria sistemelor studiază motivele manifestării unor astfel de trăsături ale obiectelor complexe cu elemente active, care, pentru a explica aceste trăsături, propun și investighează modele de sisteme.

Manifestarea trăsăturilor contradictorii ale sistemelor în curs de dezvoltare și explicarea tiparelor acestora pe exemplul obiectelor reale trebuie studiate, monitorizate constant, reflectate în modele și căutați metode și mijloace pentru a regla gradul de manifestare a acestora.

În același timp, ar trebui să ținem cont de diferența importantă dintre sistemele în curs de dezvoltare cu elemente active și cele închise: încercând să înțelegem caracteristicile fundamentale ale modelării unor astfel de sisteme, primii cercetători au remarcat deja că pornind de la un anumit nivel de complexitate, sistemul este mai ușor de fabricat și pus în funcțiune, transformat și schimbat decât să fie reprezentat de un model formal.

Odată cu acumularea de experiență în studiul și transformarea unor astfel de sisteme, această observație a fost confirmată și principala lor caracteristică a fost realizată - limitarea fundamentală a unei descrieri formalizate a sistemelor în curs de dezvoltare (auto-organizate)..

Această caracteristică, adică necesitatea de a combina metode formale și metode de analiză calitativă și stă la baza majorității modelelor și metodelor de analiză a sistemului. La formarea unor astfel de modele, ideea obișnuită a modelelor, care este caracteristică modelării matematice și matematicii aplicate, se schimbă. Se schimbă și ideea de a demonstra adecvarea unor astfel de modele.

Varietatea sistemelor este destul de mare, iar clasificarea oferă asistență esențială în studiul lor.
Clasificarea este împărțirea unui set de obiecte în clase în funcție de unele dintre cele mai multe caracteristici esențiale.
Este important de înțeles că clasificarea este doar un model al realității, așa că trebuie tratată ca atare, fără a necesita de la ea o completitudine absolută. De asemenea, este necesar să se sublinieze relativitatea oricăror clasificări.
Clasificarea în sine acționează ca un instrument de analiză a sistemului. Cu ajutorul lui, obiectul (problema) studiului este structurat, iar clasificarea construită este un model al acestui obiect.
În prezent, nu există o clasificare completă a sistemelor; în plus, principiile acesteia nu au fost în cele din urmă dezvoltate. Diferiți autori oferă principii diferite de clasificare și dau nume diferite celor care sunt similare în esență.

1. Clasificare după origine.
În funcție de origine, sistemele sunt împărțite în naturale și artificiale (create, antropice).
Sistemele naturale sunt sisteme care există în mod obiectiv în realitate. în natura şi societatea însufleţită şi neînsufleţită.
Aceste sisteme au apărut în natură fără intervenția omului.
Exemple: atom, moleculă, celulă, organism, populație, societate, univers etc.
Sistemele artificiale sunt sisteme create de om.
Exemple:
1. Frigider, avion, întreprindere, firmă, oraș, stat, petrecere, organizatie sociala etc.
2. Unul dintre primele sisteme artificiale poate fi considerat un sistem de tranzacționare.
În plus, putem vorbi despre a treia clasă de sisteme - sisteme mixte, care includ sisteme ergonomice (mașină - operator uman), automatizate, biotehnice, organizaționale și alte sisteme.

2. Clasificarea în funcție de obiectivitatea existenței.
Toate sistemele pot fi împărțite în două mari grupuri: sisteme reale (materiale sau fizice) și sisteme abstracte (simbolice).
Sistemele reale constau din produse, echipamente, mașini și, în general, obiecte naturale și artificiale.
Sistemele abstracte, de fapt, sunt modele de obiecte reale - acestea sunt limbaje, sisteme numerice, idei, planuri, ipoteze și concepte, algoritmi și programe de calculator, modele matematice, sisteme de științe.
Uneori există sisteme ideale sau conceptuale – sisteme care exprimă o idee fundamentală sau o realitate exemplară – o versiune exemplară a unui sistem existent sau proiectat.
De asemenea, este posibil să se evidențieze sisteme virtuale - modele sau reprezentări mentale ale obiectelor reale, fenomenelor, proceselor care nu există de fapt (pot fi atât sisteme ideale, cât și reale).

3. Sisteme de operare.
Să evidențiem sistemele de operare din întreaga varietate de sisteme create. Astfel de sisteme sunt capabile să efectueze operațiuni, lucrări, proceduri, să ofere un flux dat de procese tehnologice, acționând conform programelor specificate de o persoană. În sistemele existente se pot distinge următoarele sisteme: 1) tehnic, 2) ergatic, 3) tehnologic, 4) economic, 5) social, b) organizatoric și 7) de management.
1. Sistemele tehnice sunt sisteme materiale, care rezolvă probleme conform programelor compilate de o persoană; persoana însăși nu este un element al unor astfel de sisteme.
Un sistem tehnic este un set de elemente fizice interconectate.
Legăturile din astfel de sisteme sunt interacțiuni fizice (mecanice, electromagnetice, gravitaționale etc.).
Exemple: mașină, frigider, computer.
2. Sisteme ergatice. Dacă în sistem există o persoană care îndeplinește anumite funcții ale subiectului, atunci se vorbește despre un sistem ergatic.
Un sistem ergatic este un sistem al cărui element constitutiv este un operator uman.
Un caz special al unui sistem ergatic va fi un sistem om-mașină - un sistem în care un operator uman sau un grup de operatori interacționează cu un dispozitiv tehnic în procesul de producție. bunuri materiale, management, prelucrare informatii etc..
Exemple:
1. Șofer care conduce o mașină.
2. Un muncitor care întoarce o piesă la strung.
3.Sisteme tehnologice. Există două clase de definiții ale conceptului de „tehnologie”:
a) ca un anumit set abstract de operaţii.
b) ca un anumit ansamblu de operații cu hardware-ul și dispozitivele sau instrumentele tehnice corespunzătoare.
Astfel, prin analogie cu structura, putem vorbi de un sistem tehnologic formal și material.
Un sistem tehnologic (formal) este un ansamblu de operațiuni (procese) în atingerea anumitor scopuri (soluții ale anumitor sarcini).
Structura unui astfel de sistem este determinată de un set de metode, tehnici, rețete, regulamente, reguli și norme.
Elementele unui sistem tehnologic formal vor fi operațiuni (acțiuni) sau procese. Anterior, procesul a fost definit ca o schimbare secvenţială a stărilor, dar aici vom lua în considerare o altă înţelegere a procesului: ca o schimbare secvenţială a operaţiilor.
Un proces este o schimbare secvențială a operațiunilor (acțiuni care vizează schimbarea stării unui obiect.
Legăturile din sistemul tehnologic primesc proprietățile obiectelor prelucrate sau ale semnalelor transmise de la operațiune la operațiune.
Un sistem tehnologic (material) este un ansamblu de dispozitive, dispozitive, instrumente și materiale reale (tehnice, suport de sistem) care implementează operațiuni (suport proces de sistem) și predetermina calitatea și durata acestora.
Exemplu. Sistemul tehnologic formal pentru producerea borșului este o rețetă. Sistemul tehnologic material pentru producerea borșului este un set de cuțite, oale, aparate de bucătărie care implementează rețeta. În tehnologia abstractă, vorbim despre necesitatea fierberii cărnii, dar nu precizăm nici tipul de tigaie, nici tipul de aragaz (gaz sau electric). În tehnologia materialelor suport tehnic borșul de gătit va determina calitatea acestuia și durata anumitor operațiuni.
Sistemul tehnologic este mai flexibil decât cel tehnic: cu transformări minime, poate fi reorientat către producerea altor obiecte, sau pentru a obține alte proprietăți ale acestora din urmă.
Exemple. Sisteme tehnologice: producție de hârtie, producție de mașini, aranjamente de călătorie, retrageri de numerar de la bancomate.
4. Sistemul economic – adică sistemul de relaţii (procese) care se conturează în economie. Să extindem această definiție.
Un sistem economic este un ansamblu de relații economice care iau naștere în procesul de producție, distribuție, schimb și consum de produse economice și sunt reglementate de un set de principii, reguli și norme legislative relevante.
5. Sistemul social. Deoarece luăm în considerare doar sistemele create, vom lua în considerare sistemul social în următorul context:
Sistemul social este un ansamblu de activități care vizează dezvoltare sociala vietile oamenilor.
Astfel de măsuri includ: îmbunătățirea condițiilor socio-economice și de producție ale muncii, întărirea naturii sale creative, îmbunătățirea vieții lucrătorilor, îmbunătățirea condițiilor de locuire etc.
6. Sistem organizatoric. Interacțiunea sistemelor de mai sus este asigurată de sistemul organizațional (sistemul de management organizațional).
Un sistem organizatoric este un ansamblu de elemente care asigură coordonarea acțiunilor, funcționarea normală și dezvoltarea principalelor elemente funcționale ale unui obiect.
Elementele unui astfel de sistem sunt organisme de conducere care au dreptul de a lua decizii de management - acestea sunt manageri, divizii sau chiar organizații individuale (de exemplu, ministere).
Relațiile din sistemul organizațional au o bază informațională și sunt determinate de fișele postului și de alte documente de reglementare care precizează drepturile, îndatoririle și responsabilitățile organului de conducere.
7. Sistem de control. Managementul este considerat ca acțiuni sau funcții care asigură implementarea obiectivelor specificate.
Sistemul în care este implementată funcția de control se numește sistem de control.
Sistemul de control conține două elemente principale: subsistemul controlat (obiectul de control) și subsistemul de control (realizarea funcției de control).
În ceea ce privește sistemele tehnice, subsistemul de control se numește sistem de reglementare, iar pentru sistemele socio-economice, sistemul de management organizațional.
Un fel de sistem de control este un sistem ergatic - un sistem de control om-mașină.
Exemplu.
Să luăm în considerare activitatea unui magazin și să încercăm să identificăm sistemele de mai sus în activitatea sa.
Magazinul are un sistem de control format dintr-un subiect de control - management și un obiect de control - toate celelalte sisteme de magazin.
Managementul este implementat de sistemul de management organizațional - un sistem organizatoric format din director, adjuncții săi, șefi de departamente și secții, legați prin anumite relații de subordonare.
Magazinul operează un sistem economic care include relații economice precum producția (servicii și, eventual, bunuri, schimbul (bani pentru bunuri și servicii), distribuția (profituri).
Disponibil sistem social, formulate în contractele colective și/sau de muncă.
Relațiile economice de schimb sunt implementate sub forma unor sisteme tehnologice (tehnologia vânzării mărfurilor, tehnologia returnării banilor).
Sistemele tehnologice, la rândul lor, sunt construite pe baza unor sisteme tehnice (case de marcat, scanere de coduri de bare, calculatoare, calculatoare).O casieră care lucrează la o casă de marcat este un sistem ergatic..

4. Sisteme centralizate și descentralizate.
Un sistem centralizat este un sistem în care un anumit element joacă un rol major, dominant în funcționarea sistemului. Un astfel de element principal se numește partea de conducere a sistemului sau centrul său. În același timp, mici modificări în partea de conducere provoacă schimbări semnificative în întregul sistem: atât de dorit, cât și nedorit. Dezavantajele unui sistem centralizat includ o rată scăzută de adaptare (adaptare la condițiile în schimbare mediu inconjurator), precum și complexitatea managementului datorită fluxului uriaș de informații care urmează să fie procesate în partea centrală a sistemelor.
Un sistem descentralizat este un sistem în care nu există niciun element principal.
Cele mai importante subsisteme dintr-un astfel de sistem au aproximativ aceeași valoare și nu sunt construite în jurul unui subsistem central, ci sunt conectate între ele în serie sau în paralel.
Exemple.
1. Structurile armatei sunt pronunțate sisteme centralizate.
2. Internetul este un sistem descentralizat aproape perfect.

5. Clasificarea după dimensiune.
Sistemele sunt împărțite în unidimensionale și multidimensionale.
Un sistem care are o intrare și o ieșire se numește unidimensional. Dacă există mai mult de o intrare sau o ieșire - multidimensională.
Este necesar să înțelegem condiționalitatea unidimensionalității sistemului - în realitate, orice obiect are un număr infinit de intrări și ieșiri.

6. Clasificarea sistemelor în funcție de omogenitatea și diversitatea elementelor structurale.
Sistemele sunt omogene, sau omogene și eterogene, sau eterogene, precum și de tip mixt.
În sistemele omogene, elementele structurale ale sistemului sunt omogene, adică au aceleași proprietăți. În acest sens, în sistemele omogene, elementele sunt interschimbabile.
Exemplu. Un sistem informatic omogen dintr-o organizație constă din computere de același tip cu aceleași sisteme de operareși programe de aplicație. Acest lucru vă permite să înlocuiți un computer eșuat cu oricare altul fără configurarea suplimentară și recalificarea utilizatorului final.
Termenul „sistem omogen” este utilizat pe scară largă pentru a descrie proprietățile gazelor, lichidelor sau populațiilor de organisme.
Sistemele eterogene constau din elemente eterogene care nu au proprietatea de interschimbabilitate.
Exemple.
1. Rețea heterogenă - o rețea de informații în care funcționează protocoalele de nivel de rețea ale diverșilor producători. O rețea de calculatoare eterogenă constă din fragmente de diferite topologii și diferite tipuri de mijloace tehnice.
2. Dacă universitatea în sensul obișnuit este un învățământ omogen, adică oferă pregătire în învățământul superior și postuniversitar (care sunt asemănătoare atât în ​​ceea ce privește curricula, cât și în metodele lor de predare), atunci complexul universitar este un sistem eterogen în care instruirea se desfăşoară în programe de învăţământ primar, gimnazial, postuniversitar superior.

7. Sisteme liniare și neliniare.
Un sistem se numește liniar dacă este descris ecuatii lineare(algebric, diferențial, integral etc.), altfel neliniar.
Pentru sisteme liniare principiul suprapunerii este valabil: reacția sistemului la orice combinație de influențe externe este egală cu suma reacțiilor la fiecare dintre aceste influențe aplicate sistemului separat. Să presupunem că după modificarea variabilei de intrare cu Δх, variabila de ieșire se modifică cu Δу. Dacă sistemul este liniar, atunci după două modificări independente ale variabilei de intrare cu Δx 1 și Δх 2 . astfel încât Δх 1 +Δх 2 =Δх, modificarea totală a variabilei de ieșire va fi, de asemenea, egală cu Δу.
Cele mai multe sisteme complexe sunt neliniare. În acest sens, pentru a simplifica analiza sistemelor, se folosește adesea o procedură de liniarizare, în care un sistem neliniar este descris prin ecuații aproximativ liniare într-un anumit interval (de lucru) de variabile de intrare. Cu toate acestea, nu orice sistem neliniar poate fi liniarizat; în special, sistemele discrete nu pot fi liniarizate.

8. Sisteme discrete.
Printre sistemele neliniare, se evidențiază o clasă de sisteme discrete.
Un sistem discret este un sistem care conține cel puțin un element al unei acțiuni discrete.
Un element discret este un element a cărui valoare de ieșire se modifică discret, adică în salturi, chiar și cu o schimbare lină a valorilor de intrare.
Toate celelalte sisteme sunt denumite sisteme continue.
sistem continuu ( sistem continuu) constă numai din elemente de acțiune continuă, adică elemente ale căror ieșiri se modifică fără probleme cu o schimbare lină a valorilor de intrare.

9. Sisteme cauzale și cu scop.
În funcție de capacitatea sistemului de a-și stabili un obiectiv pentru el însuși, se disting sistemele cauzale și cele direcționate către scop (intenționat, activ).
Sistemele cauzale includ o clasă largă de sisteme nevii:
Sistemele cauzale sunt sisteme în care scopul nu este intrinsec inerent.
Dacă un astfel de sistem are o funcție obiectiv (de exemplu, un pilot automat), atunci această funcție este setată extern de către utilizator.
Sistemele cu scop sunt sisteme capabile să-și aleagă comportamentul în funcție de un scop inerent.
În sistemele cu scop, scopul este format în cadrul sistemului.
Exemplu. Sistemul „piloți de aeronave” este capabil să își stabilească un obiectiv și să devieze de la rută.
Un element de intenție este întotdeauna prezent într-un sistem care include oameni (sau, mai larg, ființe vii). Întrebarea constă cel mai adesea în gradul de influență a acestei scopuri asupra funcționării obiectului. Dacă avem de-a face cu producția manuală, atunci influența așa-numitului factor uman este foarte mare. Un individ, un grup de oameni sau întreaga echipă este capabil să-și stabilească scopul activității, care este diferit de scopul companiei.
Sistemele active, care includ în primul rând organizațional, social și economic, în literatură străină numite sisteme „soft”. Ei sunt capabili să ofere în mod deliberat informații false și să nu îndeplinească în mod deliberat planuri, sarcini, dacă este benefic pentru ei. O proprietate importantă a unor astfel de sisteme este previziunea, care asigură capacitatea sistemului de a prezice consecințele viitoare ale deciziilor. Acest lucru, în special, face dificilă utilizarea feedback-ului pentru a controla sistemul.
În plus, uneori, în practică, sistemele sunt împărțite condiționat în sisteme care luptă pentru un scop - orientate spre obiectiv și sisteme care sunt concentrate, în primul rând, nu pe obiective, ci pe anumite valori - orientate spre valoare.

10. Sisteme mari și complexe.
Destul de des, termenii „sistem mare” și „sistem complex” sunt folosiți în mod interschimbabil. În același timp, există un punct de vedere că sistemele mari și complexe sunt clase diferite de sisteme. În același timp, unii autori asociază conceptul de „mare” cu dimensiunea sistemului, numărul de elemente (deseori relativ omogen), iar conceptul de „complex” cu complexitatea relațiilor, algoritmi sau complexitatea comportament. Există justificări mai convingătoare pentru diferența dintre conceptele de „sistem mare” și „sistem” „complex”.

10.1. Sisteme mari.
Conceptul de „sistem mare” a început să fie folosit după apariția cărții lui R.Kh. Hood și R.Z. Macola. Acest termen a fost folosit pe scară largă în timpul formării studii de sisteme pentru a sublinia trăsăturile fundamentale ale obiectelor și problemelor care necesită o abordare sistematică.
Ca semne ale unui sistem mare, s-a propus utilizarea diferitelor concepte:
o conceptul de structură ierarhică, care, firesc, a restrâns clasa de structuri cu care sistemul poate fi afișat;
o conceptul de sistem „om-mașină” (dar apoi au căzut complexe complet automate);
o prezența unor fluxuri mari de informații;
sau un numar mare algoritmi pentru prelucrarea acestuia
U.R. Ashby credea că sistemul este mare din punctul de vedere al observatorului, ale cărui capacități le depășește într-un anumit aspect important pentru atingerea scopului. În același timp, dimensiunile fizice ale unui obiect nu sunt un criteriu pentru clasificarea unui obiect ca o clasă de sisteme mari. Unul și același obiect material, în funcție de scopul observatorului și de mijloacele de care dispune, poate fi afișat sau nu printr-un sistem mare.
Yu.I. De asemenea, Chernyak conectează în mod explicit conceptul de sistem mare cu conceptul de „observator”: pentru a studia un sistem mare, spre deosebire de unul complex, este nevoie de un „observator” (adică nu numărul de persoane implicate în studiul sau proiectarea sistemul, dar omogenitatea relativă a calificărilor lor). : de exemplu, un inginer sau un economist). El subliniază că, în cazul unui sistem mare, obiectul poate fi descris, parcă, într-un singur limbaj, adică cu ajutorul unei singure metode de modelare, deși în părți, la subsisteme. Mai multe Yu.I. Chernyak propune să numească un sistem mare „unul care nu poate fi studiat altfel decât prin subsisteme”.

10.2. Clasificarea sistemelor după complexitate.
Există o serie de abordări pentru separarea sistemelor în funcție de complexitate și, din păcate, nu există o definiție unică a acestui concept și nu există o limită clară care să separe sistemele simple de cele complexe. Diverși autori au propus diverse clasificări ale sistemelor complexe.
De exemplu, o cantitate relativ mică de informații necesare pentru gestionarea cu succes a acesteia este considerată un semn al unui sistem simplu. Sistemele în care nu există suficiente informații pentru un management eficient sunt considerate complexe.
G.N. Povarov estimează complexitatea sistemelor în funcție de numărul de elemente incluse în sistem:
o sisteme mici (10-10 3 elemente);
o complex (10 4 -10 6);
o ultra-complex (10 7 -10 30 elemente);
o supersisteme (10 30 -10 200 elemente).
În special, Yu.I. Chernyak numește un sistem complex care este construit pentru a rezolva o problemă multifuncțională, cu mai multe aspecte și reflectă un obiect din unghiuri diferite în mai multe modele. Fiecare dintre modele are propriul său limbaj și este nevoie de un metalimbaj special pentru a coordona aceste modele. Totodată, s-a subliniat că un astfel de sistem are un scop complex, compozit, sau chiar scopuri diferite, și, mai mult, multe structuri în același timp (de exemplu, tehnologice, administrative, de comunicare, funcționale etc.).
B.C. Fleishman ia complexitatea comportamentului sistemului ca bază pentru clasificare.
Una dintre clasificările interesante după niveluri de dificultate a fost propusă de K. Boulding (Tabelul 1). În această clasificare, fiecare clasă ulterioară o include pe cea anterioară.
În mod convențional, se pot distinge două tipuri de complexitate: structurală și funcțională.
complexitate structurală. Artă. Veer propune să împartă sistemele în simple, complexe și foarte complexe.
Sistemele simple sunt cele mai puțin complexe.
Complex - acestea sunt sisteme care se disting printr-o structură ramificată și o mare varietate de conexiuni interne.

Tabelul 1. Clasificarea sistemelor după nivelul de complexitate al lui K. Boulding.

Un sistem foarte complex este un sistem complex care nu poate fi descris în detaliu.
Fără îndoială, aceste diviziuni sunt destul de arbitrare și este dificil să tragem o linie între ele. (Aici îmi vine imediat în minte întrebarea: cu câte pietre începe o grămadă?)
Mai târziu St. Veer a propus să le clasifice ca sisteme simple pe cele care au până la 10 3 stări, ca complexe - de la 10 3 la 10 6 stări și ca foarte complexe - sisteme cu peste un milion de stări.
O modalitate de a descrie complexitatea este de a estima numărul de elemente care alcătuiesc sistemul (variabile, stări, componente) și varietatea interdependențelor dintre ele. De exemplu, complexitatea unui sistem poate fi cuantificată prin compararea numărului de elemente de sistem (n) și a numărului de legături (m) folosind următoarea formulă:
unde n(n -1) este numărul maxim posibil de legături.
O abordare a entropiei poate fi aplicată pentru a evalua complexitatea unui sistem. Se consideră că complexitatea structurală a sistemului ar trebui să fie proporțională cu cantitatea de informații necesare pentru a-l descrie (eliminarea incertitudinii). În acest caz, cantitatea totală de informații despre sistemul S, în care probabilitatea a priori de apariție a proprietății i-a este egală cu p(s i), este definită ca

complexitate functionala. Referitor la complexitatea sistemelor, art. Veer a reflectat doar o latură a complexității - complexitatea structurii - complexitatea structurală. Cu toate acestea, ar trebui spus despre o altă complexitate a sistemelor - funcționale (sau computaționale).
Pentru cuantificare complexitate funcțională, puteți utiliza o abordare algoritmică, de exemplu, numărul de operații aritmetice-logice necesare pentru implementarea funcției sistemului de conversie a valorilor de intrare în valori de ieșire sau cantitatea de resurse (timpul de numărare sau memoria utilizată) utilizate în sistem la rezolvarea unei anumite clase de probleme.
Se crede că nu există sisteme de procesare a datelor care ar putea procesa mai mult de 1,6 10 17 biți de informații pe secundă pe gram de masă. Atunci un sistem informatic ipotetic cu o masă egală cu masa Pământului, pentru o perioadă aproximativ egală cu vârsta Pământului, poate procesa aproximativ 10 98 de biți de informație (limita Bremmermann). În aceste calcule, fiecare celulă a fost folosită ca o celulă de informare. nivel cuanticîn atomii care alcătuiesc pământul. Sarcinile care necesită procesarea mai mult de 1093 de biți sunt numite transcomputing. În termeni practici, aceasta înseamnă că, de exemplu, o analiză completă a unui sistem de 100 de variabile, fiecare dintre acestea putând lua 10 valori diferite, este o problemă transcomputațională.
Exemplu. Dacă sistemul are două intrări care pot fi în două stări posibile, atunci Opțiuni state sunt patru. Cu 10 intrări de opțiuni, există deja 1024, iar cu 20 (care corespunde unei mici oferte reale) - există deja 2 20 de opțiuni. Când există un plan operațional real pentru o corporație mică, în care cel puțin o mie evenimente independente(intrari), atunci sunt 2 1000 de optiuni! Semnificativ mai mare decât limita Bremmermann.
În plus, există un astfel de tip de complexitate precum complexitatea dinamică. Apare atunci când relațiile dintre elemente se schimbă. De exemplu, într-o echipă de angajați ai unei companii, starea de spirit se poate schimba din când în când, așa că există multe opțiuni de legături care se pot stabili între ei. Încercarea de a oferi o descriere exhaustivă a unor astfel de sisteme poate fi comparată cu găsirea unei ieșiri dintr-un labirint care își schimbă complet configurația de îndată ce schimbați direcția. Șahul este un exemplu.
Mic și mare, complex și simplu. Autorii cărții propun să ia în considerare patru opțiuni pentru complexitatea sistemelor
1) mic simplu;
2) complex mic;
3) mare simplu;
4) complex mare.
În acest caz, selecția unui sistem de către una sau alta clasă din același obiect depinde de punctul de vedere al obiectului, adică de observator.
Exemple:
1. Se știe de mult că orășenii sunt întotdeauna gata să dea sfaturi în domeniul educației, tratamentului, guvernării țării - pentru ei acestea sunt întotdeauna mici sisteme simple. În timp ce pentru educatori, medici și oameni de stat, acestea sunt sisteme mari complexe.
2. Deservibil Aparate pentru utilizator sisteme mici simple, dar defecte - complex mic. Și pentru maestru, aceleași dispozitive defecte sunt mici sisteme simple.
3. Un lacăt cu cifră pentru proprietarul seifului este un sistem mic și simplu, iar pentru un răpitor este unul mare și simplu.
Astfel, același obiect poate fi reprezentat prin sisteme de complexitate diferită. Și depinde nu numai de observator, ci și de scopul studiului. În acest sens, V. A. Kartashev scrie: „Considerarea primară chiar și a celor mai complexe formațiuni la nivelul stabilirii relațiilor lor principale, principale, duce la conceptul de sistem simplu”
Exemplu. Cu o descriere stratificată a întreprinderii la stratul cel mai de sus, aceasta poate fi descrisă ca un mic sistem simplu sub forma unei „cutii negre” cu intrări și ieșiri de bază.

11. Determinare.
Luați în considerare o altă clasificare a sistemelor propusă de St. Birom.
Dacă intrările unui obiect determină în mod unic ieșirile sale, adică comportamentul său poate fi prezis în mod unic (cu probabilitatea 1), atunci obiectul este determinist; în caz contrar, este nedeterminist (stochastic).
Matematic, determinismul poate fi descris ca o relație funcțională strictă Y = F(X), iar stocasticitatea apare ca urmare a adunării variabilă aleatorieε: Y = F(X) + ε
Determinismul este caracteristic sistemelor mai puțin complexe;
sistemele stocastice sunt mai dificile decât sistemele deterministe deoarece sunt mai dificil de descris și studiat
Exemple:
1. O mașină de cusut poate fi atribuită unui sistem determinist: rotind mânerul mașinii la un unghi dat, putem spune cu încredere că acul se va deplasa în sus și în jos pe o distanță cunoscută (cazul unei mașini defectuoase nu este considerat)
2. Un exemplu de sistem nedeterminist este un câine, când i se înmânează un os, este imposibil să se prezică fără ambiguitate comportamentul câinelui.
O întrebare interesantă este despre natura stocasticității. Pe de o parte, stocasticitatea este o consecință a aleatoriei.
Aleatoria este un lanț de tipare nedezvăluite ascunse dincolo de pragul înțelegerii noastre.
Pe de altă parte, măsurătorile aproximative. În primul caz, nu putem lua în considerare toți factorii (intrarile) care acționează asupra obiectului și, de asemenea, nu cunoaștem natura non-staționarității acestuia. În al doilea, problema impredictibilității ieșirii este legată de incapacitatea de a măsura cu precizie valorile intrărilor și de acuratețea limitată a calculelor complexe.
Exemple. Artă. Veer oferă următorul tabel cu exemple de sisteme:

12. Clasificarea sistemelor după gradul de organizare.
12.1 Gradul de organizare a sistemului.
Organizarea sau ordinea organizării sistemului R este estimată prin formula
R \u003d 1-E real / E max,
unde Ereal este valoarea reală sau curentă a entropiei,
Emax - entropia sau incertitudinea maximă posibilă în structura și funcțiile sistemului.
Dacă sistemul este complet determinist și organizat, atunci E real = 0 și R = 1. Reducerea entropiei sistemului la zero înseamnă „supraorganizarea” completă a sistemului și duce la degenerarea sistemului. Dacă sistemul este complet dezorganizat, atunci
R=0 și E real = E max.
O clasificare calitativă a sistemelor în funcție de gradul de organizare a fost propusă de V. V. Nalimov, care a evidențiat o clasă de sisteme bine organizate și o clasă de sisteme prost organizate sau difuze. Mai târziu, la aceste clase a fost adăugată o clasă de sisteme de auto-organizare. Este important de subliniat că numele unei clase de sistem nu este evaluarea acesteia. În primul rând, poate fi considerată ca abordări de afișare a unui obiect sau a unei probleme în curs de rezolvare, care pot fi alese în funcție de stadiul de cunoaștere a obiectului și de posibilitatea de a obține informații despre acesta.

12.2. Sisteme bine organizate.
Dacă cercetătorul reușește să determine elementele sistemului și relația lor între ele și cu scopurile sistemului și tipul de dependențe deterministe (analitice sau grafice), atunci este posibil să se reprezinte obiectul sub forma unui puț. -sistem organizat. Adică, reprezentarea unui obiect sub forma unui sistem bine organizat este utilizată în cazurile în care se poate propune o descriere deterministă și s-a demonstrat experimental validitatea aplicării acesteia (adecvarea modelului la un obiect real a fost demonstrat).
Această reprezentare este utilizată cu succes în modelarea sistemelor tehnice și tehnologice. Deși, strict vorbind. chiar și cele mai simple rapoarte matematice care reflectă situații reale nu sunt, de asemenea, absolut adecvate, deoarece, de exemplu, atunci când se adaugă mere, nu se ia în considerare faptul că acestea nu sunt exact aceleași, iar greutatea poate fi măsurată doar cu o oarecare precizie. Dificultăți apar atunci când se lucrează cu obiecte complexe (biologice, economice, sociale etc.). Fără o simplificare semnificativă, ele nu pot fi reprezentate ca sisteme bine organizate. Prin urmare, pentru a afișa un obiect complex sub forma unui sistem bine organizat, este necesar să se evidențieze doar factorii care sunt esențiali pentru scopul specific al studiului. Încercările de a aplica modele de sisteme bine organizate pentru a reprezenta obiecte complexe sunt practic adesea irealizabile, deoarece, în special, nu este posibilă înființarea unui experiment care să demonstreze adecvarea modelului. Prin urmare, în cele mai multe cazuri, atunci când reprezintă obiecte și probleme complexe în etapele inițiale ale studiului, acestea sunt afișate de către clasele discutate mai jos.

12.3. Sisteme prost organizate (sau difuze).
Dacă sarcina nu este setată pentru a determina toate componentele luate în considerare și conexiunile lor cu scopurile sistemului, atunci obiectul este prezentat ca un sistem prost organizat (sau difuz). Pentru a descrie proprietățile unor astfel de sisteme, pot fi luate în considerare două abordări: selectivă și macroparametrică.
Cu o abordare selectivă, regularitățile din sistem sunt relevate pe baza studierii nu a întregului obiect sau a clasei de fenomene, ci prin studierea unui eșantion destul de reprezentativ (reprezentator) de componente care caracterizează obiectul sau procesul studiat. Eșantionul este determinat cu ajutorul unor reguli. Caracteristicile sau regularitățile obținute pe baza unui astfel de studiu sunt extinse la comportamentul sistemului în ansamblu.
Exemplu. Dacă nu ne interesează prețul mediu al pâinii în niciun oraș, atunci am putea să ocolim succesiv sau să sunăm la toate punctele de vânzare ale orașului, ceea ce ar necesita mult timp și bani. Sau poți merge în altă direcție: adună informații într-un grup mic (dar reprezentativ) de puncte de vânzare, calculează prețul mediu și generalizează-l la întreg orașul.
În același timp, nu trebuie să uităm că regularitățile statistice obținute sunt valabile pentru întregul sistem cu o oarecare probabilitate, care este estimată folosind tehnici speciale studiate de statistica matematică.
Cu abordarea macroparametrică, proprietățile sistemului sunt evaluate folosind unele caracteristici integrale (macroparametri).
Exemple:
1. Atunci când se utilizează un gaz în scopuri aplicate, proprietățile acestuia nu sunt determinate de o descriere precisă a comportamentului fiecărei molecule, ci sunt caracterizate de macro-parametri - presiune, temperatură etc. Pe baza acestor parametri, sunt dezvoltate dispozitive și dispozitive care utilizați proprietățile gazului, fără a examina comportamentul fiecărei molecule.
2. La evaluarea nivelului de calitate al sistemului de sănătate al statului, ONU folosește ca una dintre caracteristicile integrale numărul copiilor care mor înainte de vârsta de cinci ani la mie de nou-născuți.

Afișarea obiectelor sub formă de sisteme difuze este utilizată pe scară largă în determinarea debitului sistemelor de diferite tipuri, în determinarea numărului de personal în serviciu, de exemplu, atelierele de reparații ale unei întreprinderi și în instituțiile de servicii, în studiul fluxurilor de informații documentare. , etc.

12.4. sisteme de auto-organizare.
Clasa de sisteme de auto-organizare sau dezvoltare este caracterizată printr-o serie de caracteristici, caracteristici, care, de regulă, se datorează prezenței elementelor active în sistem care fac ca sistemul să fie un scop. Aceasta implică caracteristicile sistemelor economice, ca sisteme de auto-organizare, în comparație cu funcționarea sistemelor tehnice:
o non-staționaritatea (variabilitatea) parametrilor individuali ai sistemului și stocasticitatea comportamentului acestuia;
o unicitatea și imprevizibilitatea comportamentului sistemului în condiții specifice. Datorită prezenței elementelor active ale sistemului, apare un fel de „liber arbitru”, dar, în același timp, posibilitățile acestuia sunt limitate de resursele disponibile (elementele, proprietățile acestora) și de conexiunile structurale caracteristice unui anumit tip de sisteme. ;
o capacitatea de a-și schimba structura și forma comportamentelor, păstrând în același timp integritatea și proprietățile de bază (în sistemele tehnice și tehnologice, o schimbare a structurii, de regulă, duce la o întrerupere a funcționării sistemului sau chiar la încetarea existenței ca astfel de);
o capacitatea de a rezista tendințelor entropice (de distrugere a sistemului). În sistemele cu elemente active, modelul de creștere a entropiei nu este observat și chiar se observă tendințe negentropice, adică auto-organizarea propriu-zisă;
o capacitate de adaptare la condițiile în schimbare. Acest lucru este bun în raport cu influențele perturbatoare și interferența, dar este rău atunci când adaptabilitatea se manifestă și în raport cu acțiunile de control, îngreunând controlul sistemului;
o abilitatea și dorința de a stabili obiective;
o dezechilibru fundamental.
Este ușor de observat că, deși unele dintre aceste caracteristici sunt și caracteristice sistemelor difuze (comportamentul stocastic, instabilitatea parametrilor individuali), totuși, în cea mai mare parte, acestea sunt caracteristici specifice care disting semnificativ această clasă de sisteme de altele și fac modelarea acestora. dificil.
Caracteristicile considerate sunt contradictorii. În cele mai multe cazuri, acestea sunt atât pozitive, cât și negative, dezirabile și nedorite pentru sistemul creat. Nu este imediat posibil să le înțelegem și să le explicați pentru a selecta și a crea gradul necesar de manifestare a lor.
În același timp, trebuie să țineți cont de diferența importantă dintre sistemele deschise în curs de dezvoltare cu elemente active și cele închise. Încercând să înțeleagă trăsăturile fundamentale ale modelării unor astfel de sisteme, primii cercetători au remarcat deja că, pornind de la un anumit nivel de complexitate, sistemul este mai ușor de fabricat și pus în funcțiune, transformat și schimbat decât să fie afișat printr-un model formal. Odată cu acumularea de experiență în studiul și transformarea unor astfel de sisteme, această observație a fost confirmată, iar principala lor caracteristică a fost realizată - limitarea fundamentală a unei descrieri formalizate a sistemelor în curs de dezvoltare, auto-organizate.
Cu această ocazie, von Neumann a înaintat următoarea ipoteză: „Nu avem deplină încredere că, în domeniul problemelor complexe, un obiect real nu poate fi cea mai simplă descriere a lui însuși, adică că orice încercare de a-l descrie folosind cuvintele obișnuite sau metoda logică formală nu va duce la ceva mai complex, confuz și dificil de implementat...”.
Necesitatea de a combina metode formale și metode de analiză calitativă stă la baza majorității modelelor și metodelor de analiză a sistemului. La formarea unor astfel de modele, ideea obișnuită a modelelor, care este caracteristică modelării matematice și matematicii aplicate, se schimbă. Se schimbă și ideea de a demonstra adecvarea unor astfel de modele.
Principala idee constructivă a modelării la afișarea unui obiect de către o clasă de sisteme de auto-organizare poate fi formulată astfel: prin acumularea de informații despre un obiect, fixând toate componentele și conexiunile noi și aplicându-le, puteți obține mapări ale stări succesive ale unui sistem în curs de dezvoltare, creând treptat un model din ce în ce mai adecvat al unui obiect real, studiat sau creat. În acest caz, informațiile pot veni de la specialiști diverse zone cunoștințe și se acumulează în timp pe măsură ce acestea apar (în procesul de cunoaștere a obiectului).
Adecvarea modelului se dovedește, așa cum se spune, și secvențial (așa cum se formează) prin evaluarea corectitudinii reflectării în fiecare model ulterior a componentelor și relațiilor necesare atingerii scopurilor.

rezumat
1. Când studiem orice obiecte și procese, inclusiv sisteme, clasificarea este de mare ajutor - împărțirea unui set de obiecte în clase în funcție de unele, cele mai semnificative caracteristici.
2. În funcție de origine, sistemele pot fi naturale (sisteme care există în mod obiectiv în natura și societatea vie și neînsuflețită) și artificiale (sisteme create de om).
3. După obiectivitatea existenței, toate sistemele pot fi împărțite în două mari grupe: sisteme reale (materiale sau fizice) și sisteme abstracte (simbolice).
4. Dintre varietatea de sisteme create, de interes deosebit sunt sistemele existente, care includ tehnic, tehnologic, economic, social și organizatoric.
5. După gradul de centralizare, se disting sisteme centralizate (având în componența lor un element care joacă rolul principal, dominant în funcționarea sistemului) și descentralizate (neavând un astfel de element).
6. Distingeți între sisteme unidimensionale (care au o intrare și o ieșire) și multidimensionale (dacă există mai mult de o intrare sau o ieșire).
7. Sistemele sunt omogene, sau omogene, și eterogene sau eterogene, precum și mixte.
8. Dacă sistemul este descris prin ecuații liniare, atunci el aparține clasei sistemelor liniare, în caz contrar - neliniar.
9. Un sistem care nu conține niciun element al unei acțiuni discrete (a cărei valoare de ieșire se modifică în salturi chiar și cu o modificare lină a valorilor de intrare) se numește continuu, în caz contrar este discret.
10. În funcție de capacitatea sistemului de a-și stabili un scop, există sisteme cauzale (incapabile să își stabilească un scop pentru ele însele) și direcționate către scop (capabile să-și aleagă comportamentul în funcție de scopul inerent).
11. Există sisteme mari, foarte complexe, complexe și simple.
12. Prin predictibilitatea valorilor de weekend variabile de sistem pentru valorile de intrare cunoscute se disting sistemele deterministe și stocastice.
13. În funcție de gradul de organizare, există clase de sisteme bine organizate (proprietățile lor pot fi descrise ca dependențe deterministe), prost organizate (sau difuze) și auto-organizate (inclusiv elemente active)
14. Plecând de la un anumit nivel de complexitate, sistemul este mai ușor de fabricat și pus în funcțiune, de transformat și schimbat decât de afișat printr-un model formal, întrucât există o limitare fundamentală a unei descrieri formalizate a sistemelor auto-organizate în curs de dezvoltare. .
15. În conformitate cu ipoteza von Neumann, cea mai simplă descriere a unui obiect care a atins un anumit prag de complexitate este obiectul însuși, iar orice încercare de descriere formală strictă a acestuia duce la ceva mai dificil și mai confuz.