Sistemin organizasyon derecesi.

Sistemin organizasyonunun organizasyonu veya düzeni, formülle tahmin edilir.

R=1-E gerçek/Emax,

gerçek veya mevcut entropi değeri nerede,

Sistemin yapısındaki ve fonksiyonlarındaki olası maksimum entropi veya belirsizlik.

Sistem tamamen deterministik ve organize ise, o zaman ve . Sistemin entropisinin sıfıra indirilmesi, sistemin tamamen "aşırı örgütlenmesi" anlamına gelir ve sistemin yozlaşmasına yol açar. Sistem tamamen düzensiz ise, o zaman

Sistemlerin organizasyon derecesine göre nitel bir sınıflandırması, iyi organize edilmiş bir sınıf ve kötü organize edilmiş veya dağınık sistemler sınıfını seçen V. V. Nalimov tarafından önerildi. Daha sonra bu sınıflara kendi kendini organize eden sistemler sınıfı eklendi. Bir sistem sınıfının adının onun değerlendirmesi olmadığını vurgulamak önemlidir. Her şeyden önce, bir nesneyi veya çözülmekte olan bir sorunu gösterme yaklaşımları, nesnenin biliş aşamasına ve onun hakkında bilgi edinme olasılığına bağlı olarak seçilebilen yaklaşımlar olarak düşünülebilir.

İyi organize edilmiş sistemler.

Araştırmacı, sistemin öğelerini ve bunların birbirleriyle ve sistemin amaçlarıyla ilişkisini ve deterministik (analitik veya grafiksel) bağımlılıkların türünü belirlemeyi başarırsa, nesneyi bir kuyu şeklinde temsil etmek mümkündür. -organize sistem. Yani, bir nesnenin iyi organize edilmiş bir sistem biçimindeki temsili, deterministik bir tanımlamanın önerilebildiği ve uygulamasının geçerliliğinin deneysel olarak gösterildiği durumlarda kullanılır (modelin gerçek bir nesneye yeterliliği kanıtlanmıştır). kanıtlanmış).

Bu gösterim teknik ve teknolojik sistemlerin modellenmesinde başarıyla kullanılmaktadır. Her ne kadar kesin konuşmak gerekirse. Gerçek durumları yansıtan en basit matematiksel oranlar bile kesinlikle yeterli değildir, çünkü örneğin elmalar eklenirken bunların tam olarak aynı olmadığı dikkate alınmaz ve ağırlık ancak belirli bir doğrulukla ölçülebilir. Karmaşık nesnelerle (biyolojik, ekonomik, sosyal vb.) çalışırken zorluklar ortaya çıkar. Önemli basitleştirme olmadan, iyi organize edilmiş sistemler olarak temsil edilemezler. Bu nedenle, karmaşık bir nesneyi iyi organize edilmiş bir sistem biçiminde görüntülemek için, yalnızca çalışmanın belirli amacı için gerekli olan faktörleri ayırmak gerekir. Karmaşık nesneleri temsil etmek için iyi organize edilmiş sistemlerin modellerini uygulama girişimleri, pratik olarak çoğu zaman gerçekleştirilemez, çünkü özellikle modelin yeterliliğini kanıtlayan bir deney kurmak mümkün değildir. Bu nedenle, çoğu durumda, çalışmanın ilk aşamalarında karmaşık nesneleri ve sorunları temsil ederken, aşağıda tartışılan sınıflar tarafından görüntülenirler.

Organizasyon derecesine (düzenlilik) göre, bilgi belgelenmiş ve belgesiz olarak ayrılabilir.

Dokümante edilmiş bilgi, bir maddi taşıyıcıya, kimliğinin tespit edilmesine, bu bilgilerin belirlenmesine izin veren ayrıntılarla veya yasaların öngördüğü şekilde belgelendirilerek kaydedilen bilgilerdir. Rusya Federasyonu durumlarda, maddi taşıyıcısı (27 Temmuz 2006 tarihli Rusya Federasyonu Federal Yasasının 2. Maddesi, No. 149-FZ “Bilgi, Bilgilendirme ve Bilgi Koruması Hakkında”).

Belgelenmemiş bilgiler yasal düzenleme kapsamı dışında kalmaktadır.

Hukuk sistemindeki role göre sınıflandırma

Hukuk sistemindeki rolüne göre bilgi, yasal ve yasal olmayan olarak ikiye ayrılır.

Yasal olmayan - yasal faaliyetin bir sonucu olarak yaratılmaz, ancak yasal normların reçetelerine uygun olarak dağıtılır. Örneğin, bir nesne sivil yasa- bilgi.

Yasal - yasa yapma, yasa uygulama, yasa uygulama faaliyetlerinin bir sonucu olarak oluşturulur: düzenleyici yasal bilgiler ve normatif olmayan yasal bilgiler.

Düzenleyici yasal bilgiler, yasa yapma faaliyetleri sırasında oluşturulur ve federal düzeydeki düzenleyici yasal düzenlemelerde, Rusya Federasyonu'nun kurucu kuruluşlarında ve yerel yönetimlerde bulunur. bilgi yasal sivil

Normatif olmayan yasal bilgiler, kural olarak, kolluk kuvvetleri ve kolluk kuvvetleri faaliyetleri sırasında oluşturulur. Bu bilgiler yardımıyla yasal düzenlemeler uygulanmaktadır. Bu bilgi, kontrol nesnesinde oluşturulur ve yasal kontrol sisteminin geri besleme döngüsünde hareket eder. Normatif olmayan yasal bilgiler şunları içerir: adli, cezai ve savcılık istatistikleri; insan haklarına ve özgürlüklerine uyulmasına ilişkin bilgiler (İnsan Hakları Komiserinin önerisi dahil); medeni hukuk ilişkileri, sözleşme ve diğer yükümlülükler (sözleşmeler, anlaşmalar vb. belgeler) hakkında bilgi; düzenleyici gerekliliklerin uygulanmasında yürütme makamlarının ve yerel özyönetimin idari faaliyetlerini temsil eden bilgiler; mahkeme bilgileri ve yargı(mahkeme davaları, mahkeme kararları vb.), vb.

Sistem teorisinde, bir sistemin organizasyon derecesinin işareti, yapı ve davranış karmaşıklığının işaretiyle doğrudan kesişir. Bu nedenle, karmaşıklık ve organizasyon kavramları birbirini tamamlayabilir ve sistemin bireysel tezahürlerini karakterize ederken bağımsız hareket edebilir. Kural olarak, organizasyon derecesine göre sistemler şu şekilde sınıflandırılır: "iyi organize edilmiş" sistemler ve "kötü organize edilmiş" sistemler.

tanımı altında " iyi organize edilmiş" sistemler analizinde öğelerini ve bileşenlerini, aralarındaki ilişkileri, öğeleri daha büyük bileşenlerde birleştirme kurallarını belirlemenin mümkün olduğu bu tür sistemleri anlayın. Aynı zamanda, sistemin hedeflerini belirlemek ve sistemin işleyişi sırasında başarılarının etkinliğini belirlemek mümkündür.

Bu durumda, problem durumu, amacı araçlarla ilişkilendiren matematiksel bir ifade şeklinde, yani bir verimlilik kriteri şeklinde, sistemin işleyişi için bir kriter şeklinde tanımlanabilir. karmaşık denklem veya denklem sistemi. Sorunun çözümü, "iyi organize edilmiş" bir sistem şeklinde sunulduğunda, sistemin resmileştirilmiş temsilinin analitik yöntemleriyle gerçekleştirilir.

Böylece "iyi organize olmuş" sistemler ile basit sistemlerin denkliğinden bahsedebiliriz.

Bir nesneyi “iyi organize edilmiş” bir sistem şeklinde görüntülemek için, yalnızca temel olanları seçmenin ve bu amaç için nispeten önemsiz olanları dikkate almamanın gerekli olduğuna dikkat edilmelidir, bireysel unsurlar, bileşenleri ve ilişkileri.

Örneğin, Güneş Sistemi Göktaşlarını, asteroitleri ve gezegenler arası uzayın gezegenlere kıyasla diğer küçük unsurlarını hesaba katmadan, Güneş etrafındaki en önemli gezegen hareket modellerini tanımlayan "iyi organize edilmiş" bir sistem olarak hayal edilebilir.

Bir bilgisayarın teknik aygıtı, "iyi organize edilmiş" bir sistem olarak adlandırılabilir (tek tek öğelerinin ve düğümlerinin arızalanma olasılığını veya güç devrelerinden rastgele herhangi bir girişim gelme olasılığını hesaba katmadan).

Bu nedenle, bir nesnenin "iyi organize edilmiş" bir sistem biçimindeki açıklaması, deterministik bir açıklama sunmanın ve uygulamasının geçerliliğini, modelin gerçek sürece yeterliliğini deneysel olarak kanıtlamanın mümkün olduğu durumlarda kullanılır.

"Kötü organize" sistemler, yukarıdakilerin aksine, genel olarak, onları analiz etmek her zaman mümkün olmadığı için “karmaşık” sistemlere karşılık gelirler. öğeleri ve aralarındaki ilişkileri belirleyin, ayrıca sistemin açık hedeflerini ve işlevlerinin etkinliğini değerlendirme yöntemlerini öğrenin.

Bir nesnenin “kötü organize edilmiş” (veya dağınık) bir sistem olarak temsil edilmesi durumunda, görev tüm öğeleri, bileşenleri, özelliklerini ve bunlar arasındaki bağlantıları ve sistemin amaçlarını belirlemek değildir. Sistem, belirli bir makro parametre seti ve tüm nesnenin veya tüm bir fenomen sınıfının değil, yalnızca ayrı kısmının çalışmasına dayanarak belirlenen kalıplarla karakterize edilir - belirli örnekleme kuralları kullanılarak elde edilen bir örnek. Böyle bir seçici çalışma temelinde, özellikler veya modeller (istatistiksel, ekonomik) elde edilir ve bir bütün olarak tüm sisteme dağıtılır. Aynı zamanda uygun rezervasyonlar yapılır. Örneğin, istatistiksel düzenlilikler elde edilirken, belirli bir güven olasılığı ile tüm sistemin davranışına genişletilirler.

Nesneleri dağınık sistemler biçiminde görüntüleme yaklaşımı, kuyruk sistemlerini (örneğin, telefon ağlarında vb.) bilgi sistemi, sektörel nitelikteki kaynak görevlerinin tanımı vb.

Sistemlerin organizasyon derecesine göre bölünmesi, bölünme fikrinin devamında önerilmektedir. iyi organize edilmiş ve kötü organize edilmiş, veya dağınık. Bu iki sınıfa bir sınıf daha eklendi gelişmekte (kendi kendini organize eden) sistemler. Bu sınıflar kısaca Tabloda belirtilmiştir. 1.4.

Tablo 1.4

Önerilen sistem sınıflandırmasında, yirminci yüzyılın 70'lerinin ortalarında var olan sistemler kullanıldı. terimler, ancak bunlar, seçilen sınıfların bir nesneyi görüntülemeye veya bir sorunu çözmeye yönelik yaklaşımlar olarak kabul edildiği ve özelliklerine bağlı olarak bir nesneyi görüntülemek için bir sistem sınıfının seçilmesine izin veren özelliklerinin önerildiği tek bir sınıflandırmada birleştirilir. bilişinin aşaması ve onun hakkında bilgi edinme olasılığı.

Büyük bir başlangıç ​​belirsizliğine sahip problem durumları, bir nesnenin üçüncü sınıf bir sistem biçiminde temsil edilmesiyle daha tutarlıdır. Bu durumda modelleme, adeta sistemin gelişimi için bir tür “mekanizma” haline gelir. Böyle bir "mekanizmanın" pratik uygulaması, karar verme sürecinin bir modelini oluşturmak için bir prosedür geliştirme ihtiyacı ile ilişkilidir. Bir model oluşturmak, ayrık matematik yöntemlerinden birine (örneğin, küme-teorik temsiller, matematiksel mantık, matematiksel dilbilim) veya özel sistem analizi yöntemlerine (örneğin, örnek, simülasyon dinamik simülasyon vb.). En karmaşık süreçleri modellerken (örneğin, hedef yapıları oluşturma süreçleri, iyileştirme süreçleri) Örgütsel yapılar vb.) gelişmenin "mekanizması" (kendi kendine organizasyon), uygun bir sistem analizi yöntemi şeklinde uygulanabilir. Bir nesneyi kendi kendini organize eden sistemler sınıfı tarafından temsil etme sürecinde gösterme fikri üzerine, Ch ile karakterize edilen karar verme modelinin kademeli olarak resmileştirilmesi yöntemi. dört.

Sınıf kendi kendini organize eden (gelişmekte olan), sistemler, onları gerçek gelişen nesnelere yaklaştıran bir dizi özellik veya özellik ile karakterize edilir (Tablo 1.5).

Tablo 1.5

Listelenen kendi kendini organize eden (gelişen) sistemlerin belirtileri, bazen bağımsız özellikler olarak ayırt edilebilen çeşitli tezahürlere sahiptir. Bu özellikler, kural olarak, sistemdeki aktif unsurların varlığından kaynaklanmaktadır ve ikili bir yapıya sahiptir: sistemin varlığı, değişen çevresel koşullara adaptasyonu için yararlı olan yeni özelliklerdir, ancak aynı zamanda zaman belirsizliğe neden olur ve sistemin kontrolünü zorlaştırır.

Dikkate alınan özelliklerden bazıları, yaygın sistemlerin karakteristiğidir ( stokastik davranış, bireysel parametrelerin kararsızlığı), ancak çoğu, bu sistem sınıfını diğerlerinden önemli ölçüde ayıran ve modellemelerini zorlaştıran belirli özelliklerdir.

Aynı zamanda, işletme yönetimini oluştururken ve düzenlerken, genellikle kapalı, teknik sistemler için geliştirilmiş ve aktif unsurlara sahip sistemlerin anlaşılmasını önemli ölçüde bozan otomatik düzenleme ve kontrol teorisini kullanarak onları temsil etmeye çalışırlar. girişim, onu cansız bir "mekanizma" haline getirir, çevreye uyum sağlayamaz ve gelişimleri için seçenekler geliştiremez.

Ele alınan özellikler çelişkilidir. Çoğu durumda, yaratılan sistem için hem olumlu hem de olumsuz, arzu edilir ve istenmezler. Sistemlerin işaretlerini anlamak ve açıklamak, tezahürlerinin gerekli derecesini seçmek ve oluşturmak hemen mümkün değildir. Filozoflar, psikologlar, sistem teorisi uzmanları, karmaşık nesnelerin bu tür özelliklerinin aktif unsurlarla tezahür etmesinin nedenlerini inceliyorlar, bu özellikleri açıklamak için bu özellikleri öneriyor ve araştırıyorlar. sistem kalıpları.

Gelişmekte olan sistemlerin çelişkili özelliklerinin tezahürü ve kalıplarının gerçek nesneler örneğinde açıklanması, sürekli olarak izlenmeli, modellere yansıtılmalı ve tezahürlerinin derecesini düzenlemek için yöntemler ve araçlar aranmalıdır.

Aynı zamanda, aktif elemanlara sahip sistemler geliştirmek ile kapalı olanlar arasındaki önemli fark akılda tutulmalıdır: bu tür sistemleri modellemenin temel özelliklerini anlamaya çalışırken, ilk araştırmacılar zaten belirttiler. Belirli bir karmaşıklık seviyesinden başlayarak, sistemin resmi bir modelle temsil edilmekten daha kolay üretilmesi ve çalıştırılması, dönüştürülmesi ve değiştirilmesi daha kolaydır..

Bu tür sistemlerin incelenmesi ve dönüştürülmesi konusundaki deneyim birikimi ile bu gözlem doğrulandı ve ana özellikleri gerçekleşti - gelişen (kendi kendini organize eden) sistemlerin resmileştirilmiş bir tanımının temel sınırlaması.

Bu özellik, ör. nitel analizin biçimsel yöntemlerini ve yöntemlerini birleştirme ihtiyacı ve sistem analizine ilişkin çoğu model ve yöntemin temelidir. Bu tür modeller oluştururken, matematiksel modelleme ve uygulamalı matematiğin özelliği olan olağan model fikri değişir. Bu tür modellerin yeterliliğini kanıtlama fikri de değişmektedir.

Sistemlerin çeşitliliği oldukça fazladır ve sınıflandırma, çalışmalarında temel yardım sağlar.
Sınıflandırma, bir dizi nesnenin en iyilerinden bazılarına göre sınıflara bölünmesidir. zorunlu özellikler.
Sınıflandırmanın yalnızca bir gerçeklik modeli olduğunu anlamak önemlidir, bu nedenle mutlak bütünlük gerektirmeden bu şekilde ele alınmalıdır. Herhangi bir sınıflandırmanın göreliliğini vurgulamak da gereklidir.
Sınıflandırmanın kendisi bir sistem analiz aracı görevi görür. Onun yardımıyla, çalışmanın nesnesi (problemi) yapılandırılır ve oluşturulan sınıflandırma bu nesnenin bir modelidir.
Şu anda, sistemlerin tam bir sınıflandırması yoktur, ayrıca ilkeleri nihai olarak geliştirilmemiştir. Farklı yazarlar, farklı sınıflandırma ilkeleri sunar ve özünde benzer olanlara farklı isimler verir.

1. Menşeine göre sınıflandırma.
Kökene bağlı olarak, sistemler doğal ve yapay (yaratılmış, antropojenik) olarak ayrılır.
Doğal sistemler, gerçekte nesnel olarak var olan sistemlerdir. canlı ve cansız doğada ve toplumda.
Bu sistemler doğada insan müdahalesi olmadan ortaya çıkmıştır.
Örnekler: atom, molekül, hücre, organizma, nüfus, toplum, evren vb.
Yapay sistemler, insan tarafından oluşturulan sistemlerdir.
Örnekler:
1. Buzdolabı, uçak, işletme, firma, şehir, eyalet, parti, sosyal organizasyon vb.
2. İlk yapay sistemlerden biri ticaret sistemi olarak kabul edilebilir.
Ek olarak, ergonomik (makine - insan operatörü), otomatik, biyoteknik, organizasyonel ve diğer sistemleri içeren üçüncü sınıf sistemler - karma sistemler hakkında konuşabiliriz.

2. Varlığın nesnelliğine göre sınıflandırma.
Tüm sistemler iki büyük gruba ayrılabilir: gerçek (maddi veya fiziksel) ve soyut (sembolik) sistemler.
Gerçek sistemler, ürünler, ekipman, makineler ve genel olarak doğal ve yapay nesnelerden oluşur.
Soyut sistemler aslında gerçek nesnelerin modelleridir - bunlar diller, sayı sistemleri, fikirler, planlar, hipotezler ve kavramlar, algoritmalar ve bilgisayar programları, Matematiksel modeller, bilim sistemleri.
Bazen ideal veya kavramsal sistemler vardır - temel bir fikri veya örnek bir gerçekliği ifade eden sistemler - mevcut veya öngörülen bir sistemin örnek bir versiyonu.
Sanal sistemleri - gerçek nesnelerin, fenomenlerin, gerçekte var olmayan süreçlerin model veya zihinsel temsillerini - ayırmak da mümkündür (hem ideal hem de gerçek sistemler olabilirler).

3. İşletim sistemleri.
Yaratılan tüm sistemlerden işletim sistemlerini ayıralım. Bu tür sistemler, bir kişi tarafından belirtilen programlara göre hareket ederek işlemleri, işleri, prosedürleri gerçekleştirebilir, belirli bir teknolojik süreç akışı sağlayabilir. Mevcut sistemlerde aşağıdaki sistemler ayırt edilebilir: 1) teknik, 2) ergatik, 3) teknolojik, 4) ekonomik, 5) sosyal, b) organizasyonel ve 7) yönetim.
1. Teknik sistemler malzeme sistemleri bir kişi tarafından derlenen programlara göre sorunları çözen; kişinin kendisi bu tür sistemlerin bir unsuru değildir.
Teknik bir sistem, birbirine bağlı bir dizi fiziksel unsurdur.
Bu tür sistemlerdeki bağlantılar fiziksel etkileşimlerdir (mekanik, elektromanyetik, yerçekimi vb.).
Örnekler: araba, buzdolabı, bilgisayar.
2. Ergatik sistemler. Sistemde öznenin belirli işlevlerini yerine getiren bir kişi varsa, o zaman ergatik bir sistemden söz edilir.
Ergatik bir sistem, kurucu unsuru bir insan operatör olan bir sistemdir.
Ergatik bir sistemin özel bir durumu, bir insan-makine sistemi olacaktır - bir insan operatörün veya bir grup operatörün üretim sürecinde teknik bir cihazla etkileşime girdiği bir sistem. maddi varlıklar, yönetim, bilgi işleme vb.
Örnekler:
1. Şoför araba kullanıyor.
2. Tornada bir parçayı çeviren bir işçi.
3.Teknolojik sistemler. "Teknoloji" kavramının iki tanımı vardır:
a) belirli bir soyut işlemler dizisi olarak.
b) ilgili donanım ve teknik cihazlar veya araçlarla belirli bir işlemler dizisi olarak.
Bu nedenle, yapıya benzeterek, biçimsel ve maddi bir teknolojik sistemden söz edebiliriz.
Bir teknolojik sistem (resmi), belirli hedeflere (belirli görevlerin çözümleri) ulaşmada bir dizi işlemdir (süreçler).
Böyle bir sistemin yapısı bir dizi yöntem, teknik, reçete, yönetmelik, kural ve norm tarafından belirlenir.
Resmi bir teknolojik sistemin unsurları işlemler (eylemler) veya süreçler olacaktır. Daha önce süreç, durumların sıralı bir değişimi olarak tanımlanıyordu, ancak burada sürecin farklı bir anlayışını ele alacağız: sıralı bir operasyon değişikliği olarak.
Bir süreç, işlemlerin sıralı bir şekilde değiştirilmesidir (bir nesnenin durumunu değiştirmeyi amaçlayan eylemler.
Teknolojik sistemdeki bağlantılar, işlemden işleme iletilen işlenmiş nesnelerin veya sinyallerin özelliklerini alır.
Teknolojik sistem (malzeme), operasyonları (sistem süreç desteği) uygulayan ve kalitelerini ve sürelerini önceden belirleyen bir dizi gerçek cihaz, cihaz, araç ve malzemedir (teknik, sistem desteği).
Örnek. Pancar çorbası üretimi için resmi teknolojik sistem bir reçetedir. Pancar çorbası üretimi için malzeme teknolojik sistemi, tarifi uygulayan bir dizi bıçak, tencere, mutfak aletidir. Soyut teknolojide et kaynatma ihtiyacından bahsediyoruz, ancak tava tipini veya soba tipini (gaz veya elektrik) belirtmiyoruz. malzeme teknolojisinde teknik Destek pişirme pancar çorbası, kalitesini ve belirli işlemlerin süresini belirleyecektir.
Teknolojik sistem, teknik sistemden daha esnektir: minimal dönüşümlerle, diğer nesnelerin üretimine veya ikincisinin diğer özelliklerini elde etmeye yeniden yönlendirilebilir.
Örnekler. Teknolojik sistemler: kağıt üretimi, araba üretimi, seyahat düzenlemeleri, ATM'lerden nakit çekme.
4. Ekonomik sistem - bu, ekonomide şekillenen ilişkiler (süreçler) sistemidir. Bu tanımı genişletelim.
Ekonomik sistem, ekonomik ürünlerin üretimi, dağıtımı, değişimi ve tüketimi sürecinde ortaya çıkan ve bir dizi ilgili ilke, kural ve yasal norm tarafından düzenlenen bir dizi ekonomik ilişkidir.
5. Sosyal sistem. Yalnızca yaratılmış sistemleri düşündüğümüzden, sosyal sistemi aşağıdaki bağlamda ele alacağız:
Sosyal sistem, amaçlanan bir dizi faaliyettir. sosyal Gelişim insanların hayatları.
Bu önlemler şunları içerir: işin sosyo-ekonomik ve üretim koşullarının iyileştirilmesi, yaratıcı doğasının güçlendirilmesi, işçilerin yaşamlarının iyileştirilmesi, barınma koşullarının iyileştirilmesi vb.
6. Organizasyon sistemi. Yukarıdaki sistemlerin etkileşimi, organizasyonel sistem (organizasyonel yönetim sistemi) tarafından sağlanmaktadır.
Bir organizasyon sistemi, eylemlerin koordinasyonunu, bir nesnenin ana işlevsel unsurlarının normal işleyişini ve gelişimini sağlayan bir dizi unsurdur.
Böyle bir sistemin unsurları, yönetim kararları verme hakkına sahip yönetim organlarıdır - bunlar yöneticiler, bölümler ve hatta bireysel kuruluşlardır (örneğin bakanlıklar).
Organizasyon sistemindeki ilişkilerin bilgi temeli vardır ve iş tanımları ve yönetim organının hak, görev ve sorumluluklarını belirten diğer düzenleyici belgeler tarafından belirlenir.
7. Kontrol sistemi. Yönetim, belirlenen hedeflerin uygulanmasını sağlayan eylemler veya işlevler olarak kabul edilir.
Kontrol fonksiyonunun uygulandığı sisteme kontrol sistemi denir.
Kontrol sistemi iki ana unsur içerir: kontrol edilen alt sistem (kontrol nesnesi) ve kontrol alt sistemi (kontrol işlevini yerine getiren).
Teknik sistemlerle ilgili olarak, kontrol alt sistemine düzenleme sistemi ve sosyo-ekonomik sistemler için örgütsel yönetim sistemi denir.
Bir tür kontrol sistemi ergatik bir sistemdir - bir insan-makine kontrol sistemi.
Örnek.
Bir mağazanın işini düşünelim ve işinde yukarıdaki sistemleri belirlemeye çalışalım.
Mağaza, bir kontrol konusu - yönetim ve bir kontrol nesnesi - diğer tüm mağaza sistemlerinden oluşan bir kontrol sistemine sahiptir.
Yönetim, örgütsel yönetim sistemi tarafından gerçekleştirilir - yönetici, yardımcıları, bölüm başkanları ve bölümlerden oluşan ve belirli alt ilişkilerle bağlantılı bir örgütsel sistem.
Mağaza, üretim (hizmetler ve muhtemelen mallar, değişim (mal ve hizmetler için para), dağıtım (karlar) gibi ekonomik ilişkileri içeren bir ekonomik sistem işletir.
Mevcut sosyal sistem, toplu ve / veya iş sözleşmelerinde formüle edilmiştir.
Ekonomik değişim ilişkileri, bazı teknolojik sistemler (mal satma teknolojisi, para iade teknolojisi) şeklinde uygulanır.
Teknolojik sistemler, sırayla, teknik sistemler (yazar kasalar, barkod tarayıcılar, bilgisayarlar, hesap makineleri) temelinde inşa edilmiştir.Yazar kasada çalışan bir kasiyer ergatik bir sistemdir..

4. Merkezi ve merkezi olmayan sistemler.
Merkezi sistem, bazı unsurların sistemin işleyişinde önemli ve baskın bir rol oynadığı bir sistemdir. Böyle bir ana elemana sistemin önde gelen kısmı veya merkezi denir. Aynı zamanda, ana parçadaki küçük değişiklikler tüm sistemde önemli değişikliklere neden olur: hem istenen hem de istenmeyen. Merkezi bir sistemin dezavantajları arasında düşük bir adaptasyon oranı (değişen koşullara adaptasyon) yer alır. çevre) yanı sıra sistemlerin merkezi kısmında işlenecek büyük bilgi akışı nedeniyle yönetimin karmaşıklığı.
Merkezi olmayan bir sistem, ana unsurun olmadığı bir sistemdir.
Böyle bir sistemdeki en önemli alt sistemler yaklaşık olarak aynı değere sahiptir ve merkezi bir alt sistem etrafında kurulmazlar, birbirlerine seri veya paralel olarak bağlanırlar.
Örnekler.
1. Ordu yapıları belirgin merkezi sistemlerdir.
2. İnternet neredeyse mükemmel bir merkezi olmayan sistemdir.

5. Boyuta göre sınıflandırma.
Sistemler tek boyutlu ve çok boyutlu olarak ikiye ayrılır.
Bir girdisi ve bir çıktısı olan bir sisteme tek boyutlu denir. Birden fazla girdi veya çıktı varsa - çok boyutlu.
Sistemin tek boyutluluğunun koşulluluğunu anlamak gerekir - gerçekte, herhangi bir nesnenin sonsuz sayıda girişi ve çıkışı vardır.

6. Yapı elemanlarının homojenliği ve çeşitliliğine göre sistemlerin sınıflandırılması.
Sistemler homojen veya homojen ve heterojen veya heterojen ve ayrıca karışık tiptir.
Homojen sistemlerde sistemin yapı elemanları homojendir yani aynı özelliklere sahiptirler. Bu bakımdan homojen sistemlerde elemanlar birbirinin yerine geçebilir.
Örnek. Bir organizasyondaki homojen bir bilgisayar sistemi, aynı tipte bilgisayarlardan oluşur. işletim sistemleri ve uygulama programları. Bu, son kullanıcının ek yapılandırması ve yeniden eğitimi olmadan arızalı bir bilgisayarı başka bir bilgisayarla değiştirmenize olanak tanır.
"Homojen sistem" terimi, gazların, sıvıların veya organizma popülasyonlarının özelliklerini tanımlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Heterojen sistemler, birbirinin yerine geçebilme özelliğine sahip olmayan heterojen elemanlardan oluşur.
Örnekler.
1. Heterojen ağ - çeşitli üreticilerin ağ katmanı protokollerinin çalıştığı bir bilgi ağı. Heterojen bir bilgisayar ağı, farklı topolojilerin parçalarından ve farklı teknik araç türlerinden oluşur.
2. Üniversite, olağan anlamda homojen bir eğitim ise, yani yüksek ve lisansüstü eğitimde (hem müfredat hem de öğretim yöntemleri açısından benzer) eğitim veriyorsa, o zaman üniversite kompleksi heterojen bir sistemdir. eğitim, ilk, orta, yüksek lisansüstü eğitim programlarında yürütülür.

7. Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemler.
Tanımlanmışsa bir sistem lineer olarak adlandırılır. lineer denklemler(cebirsel, diferansiyel, integral, vb.), aksi takdirde doğrusal olmayan.
İçin lineer sistemler süperpozisyon ilkesi geçerlidir: sistemin herhangi bir dış etki kombinasyonuna tepkisi, sisteme ayrı ayrı uygulanan bu etkilerin her birine verilen tepkilerin toplamına eşittir. Giriş değişkenini Δх değiştirdikten sonra çıkış değişkeninin Δу kadar değiştiğini varsayalım. Sistem doğrusal ise, giriş değişkeninde Δx 1 ve Δх 2 ile iki bağımsız değişiklikten sonra. Δх 1 +Δх 2 =Δх olacak şekilde, çıktı değişkenindeki toplam değişim de Δу'ye eşit olacaktır.
En karmaşık sistemler doğrusal değildir. Bu bağlamda, sistemlerin analizini basitleştirmek için, doğrusal olmayan bir sistemin belirli bir (çalışma) girdi değişkeni aralığında yaklaşık olarak doğrusal denklemlerle tanımlandığı bir doğrusallaştırma prosedürü sıklıkla kullanılır. Ancak her doğrusal olmayan sistem doğrusallaştırılamaz; özellikle ayrık sistemler doğrusallaştırılamaz.

8. Ayrık sistemler.
Doğrusal olmayan sistemler arasında, bir ayrık sistem sınıfı ayırt edilir.
Ayrık bir sistem, ayrı bir eylemin en az bir öğesini içeren bir sistemdir.
Ayrık bir eleman, girdi değerlerinde yumuşak bir değişiklik olsa bile, çıktı değeri ayrı ayrı, yani atlamalarda değişen bir elemandır.
Diğer tüm sistemlere sürekli sistemler denir.
Sürekli sistem ( sürekli sistem) yalnızca sürekli eylem öğelerinden, yani çıktıları giriş değerlerinde yumuşak bir değişiklikle düzgün bir şekilde değişen öğelerden oluşur.

9. Nedensel ve amaçlı sistemler.
Sistemin kendine bir hedef belirleme yeteneğine bağlı olarak nedensel ve hedefe yönelik (amaçlı, aktif) sistemler ayırt edilir.
Nedensel sistemler, geniş bir cansız sistem sınıfını içerir:
Nedensel sistemler, amacın özünde içkin olmadığı sistemlerdir.
Böyle bir sistemin bir amaç fonksiyonu varsa (örneğin bir otopilot), bu fonksiyon kullanıcı tarafından harici olarak ayarlanır.
Amaçlı sistemler, içsel bir amaca bağlı olarak davranışlarını seçebilen sistemlerdir.
Amaca yönelik sistemlerde amaç, sistem içinde oluşturulur.
Örnek. "Uçak pilotları" sistemi kendine bir hedef belirleyebilir ve rotadan sapabilir.
İnsanları (veya daha geniş anlamda canlıları) içeren bir sistemde her zaman bir amaçlılık unsuru mevcuttur. Soru, çoğunlukla, bu amaçlılığın nesnenin işleyişi üzerindeki etkisinin derecesinden oluşur. Manuel üretimle uğraşıyorsak, o zaman sözde insan faktörünün etkisi çok büyüktür. Bir birey, bir grup insan veya tüm ekip, şirketin hedefinden farklı olan faaliyetlerinin hedefini belirleyebilir.
Öncelikle örgütsel, sosyal ve ekonomik olmak üzere aktif sistemler, yabancı edebiyat"yumuşak" sistemler olarak adlandırılır. Kasten yanlış bilgi verebilirler ve kendileri için faydalıysa kasıtlı olarak planlar, görevler gerçekleştiremezler. Bu tür sistemlerin önemli bir özelliği, sistemin kararların gelecekteki sonuçlarını tahmin etme yeteneğini sağlayan öngörüdür. Bu, özellikle, sistemi kontrol etmek için geri bildirim kullanmayı zorlaştırır.
Ek olarak, bazen pratikte, sistemler şartlı olarak bir amaç için çabalayan sistemlere - hedef odaklı ve her şeyden önce hedeflere değil, belirli değerlere - değer odaklı - odaklanan sistemlere ayrılır.

10. Büyük ve karmaşık sistemler.
Oldukça sık, "büyük sistem" ve "karmaşık sistem" terimleri birbirinin yerine kullanılır. Aynı zamanda, büyük ve karmaşık sistemlerin farklı sistem sınıfları olduğuna dair bir bakış açısı vardır. Aynı zamanda, bazı yazarlar "büyük" kavramını sistemin boyutu, öğelerin sayısı (genellikle nispeten homojen) ve "karmaşık" kavramını ilişkilerin karmaşıklığı, algoritmalar veya karmaşıklık ile ilişkilendirir. davranış. "Büyük sistem" ve "karmaşık" "sistem" kavramları arasındaki fark için daha ikna edici gerekçeler var.

10.1. Büyük sistemler.
"Büyük sistem" kavramı, R.Kh kitabının ortaya çıkmasından sonra kullanılmaya başlandı. Hood ve R.Z. Makola. Bu terim oluşumu sırasında yaygın olarak kullanılmıştır. sistem çalışmaları sistematik bir yaklaşım gerektiren nesnelerin ve sorunların temel özelliklerini vurgulamak için.
Büyük bir sistemin işaretleri olarak, çeşitli kavramların kullanılması önerildi:
o doğal olarak sistemin görüntülenebileceği yapı sınıfını daraltan hiyerarşik yapı kavramı;
o bir “insan-makine” sistemi kavramı (ancak daha sonra tam otomatik kompleksler düştü);
o büyük bilgi akışlarının varlığı;
veya Büyük bir sayı işlenmesi için algoritmalar
Ü.R. Ashby, sistemin, hedefe ulaşmak için önemli olan bazı açılardan yeteneklerini aşan gözlemci açısından büyük olduğuna inanıyordu. Aynı zamanda, bir nesnenin fiziksel boyutları, bir nesneyi büyük sistemler sınıfı olarak sınıflandırmak için bir kriter değildir. Gözlemcinin amacına ve elindeki araçlara bağlı olarak bir ve aynı maddi nesne, büyük bir sistem tarafından görüntülenebilir veya görüntülenmeyebilir.
Yu.I. Chernyak ayrıca büyük bir sistem kavramını açıkça bir “gözlemci” kavramıyla ilişkilendirir: karmaşık bir sistemden farklı olarak büyük bir sistemi incelemek için bir “gözlemciye” ihtiyaç vardır (yani, çalışmanın veya tasarımın çalışmasına katılan insan sayısı değil). sistem, ancak niteliklerinin göreli homojenliği). : örneğin, bir mühendis veya bir ekonomist). Büyük bir sistem söz konusu olduğunda, nesnenin sanki tek bir dilde, yani parçalar halinde de olsa tek bir modelleme yöntemi yardımıyla alt sistemlere tanımlanabileceğini vurgular. Daha Fazla Yu.I. Chernyak, büyük bir sistemi "alt sistemlerden başka bir şekilde incelenemeyecek bir sistem" olarak adlandırmayı teklif ediyor.

10.2. Sistemlerin karmaşıklığa göre sınıflandırılması.
Sistemleri karmaşıklığa göre ayırmaya yönelik bir dizi yaklaşım vardır ve ne yazık ki, bu kavramın tek bir tanımı yoktur ve basit sistemleri karmaşık olanlardan ayıran net bir sınır yoktur. Çeşitli yazarlar, karmaşık sistemlerin çeşitli sınıflandırmalarını önermiştir.
Örneğin, başarılı yönetimi için gereken nispeten az miktarda bilgi, basit bir sistemin işareti olarak kabul edilir. Etkili yönetim için yeterli bilginin bulunmadığı sistemler karmaşık olarak kabul edilir.
G.N. Povarov, sisteme dahil edilen öğelerin sayısına bağlı olarak sistemlerin karmaşıklığını tahmin ediyor:
o küçük sistemler (10-10 3 eleman);
o kompleks (10 4 -10 6);
o ultra karmaşık (10 7 -10 30 eleman);
o süper sistemler (10 30 -10 200 eleman).
Özellikle, Yu.I. Chernyak, çok amaçlı, çok yönlü bir sorunu çözmek için oluşturulmuş ve bir nesneyi çeşitli modellerde farklı açılardan yansıtan karmaşık bir sistem olarak adlandırır. Modellerin her birinin kendi dili vardır ve bu modelleri koordine etmek için özel bir üst dil gereklidir. Aynı zamanda böyle bir sistemin karmaşık, bileşik bir amacı, hatta farklı hedefleri olduğu ve dahası aynı anda birçok yapının (örneğin teknolojik, idari, iletişim, işlevsel vb.)
M.Ö. Fleishman, sistem davranışının karmaşıklığını sınıflandırma için temel alır.
Zorluk seviyelerine göre ilginç sınıflandırmalardan biri K. Boulding tarafından önerilmiştir (Tablo 1). Bu sınıflandırmada, sonraki her sınıf bir öncekini içerir.
Geleneksel olarak, iki tür karmaşıklık ayırt edilebilir: yapısal ve işlevsel.
yapısal karmaşıklık. Sanat. Veer, sistemleri basit, karmaşık ve çok karmaşık olarak ayırmayı önerir.
Basit sistemler en az karmaşık sistemlerdir.
Karmaşık - bunlar, dallanmış bir yapı ve çok çeşitli iç bağlantılar ile ayırt edilen sistemlerdir.

Tablo 1. K. Boulding'in karmaşıklık düzeyine göre sistemlerin sınıflandırılması.

Çok karmaşık bir sistem, ayrıntılı olarak açıklanamayan karmaşık bir sistemdir.
Kuşkusuz bu ayrımlar oldukça keyfidir ve aralarında bir sınır çizmek zordur. (Burada hemen akla şu soru geliyor: Bir yığın kaç taşla başlar?)
Daha sonra St. Veer, 103'e kadar durumu olan sistemleri basit sistemler olarak, 103'ten 106'ya kadar olan durumları karmaşık olarak ve bir milyondan fazla durumu olan sistemleri çok karmaşık olarak sınıflandırmayı önerdi.
Karmaşıklığı tanımlamanın bir yolu, sistemi oluşturan öğelerin (değişkenler, durumlar, bileşenler) sayısını ve bunlar arasındaki karşılıklı bağımlılıkların çeşitliliğini tahmin etmektir. Örneğin, bir sistemin karmaşıklığı, aşağıdaki formül kullanılarak sistem elemanlarının sayısı (n) ve bağlantıların sayısı (m) karşılaştırılarak ölçülebilir:
burada n(n -1) mümkün olan maksimum bağlantı sayısıdır.
Bir sistemin karmaşıklığını değerlendirmek için bir entropi yaklaşımı uygulanabilir. Sistemin yapısal karmaşıklığının, onu tanımlamak için gereken bilgi miktarıyla orantılı olması gerektiğine inanılmaktadır (belirsizliğin giderilmesi). Bu durumda, i'nci özelliğin ortaya çıkma a priori olasılığının p(s i)'ye eşit olduğu S sistemi hakkındaki toplam bilgi miktarı şu şekilde tanımlanır:

işlevsel karmaşıklık. Sistemlerin karmaşıklığı hakkında konuşan Art. Veer, karmaşıklığın yalnızca bir yanını - yapının karmaşıklığını - yapısal karmaşıklığı yansıtıyordu. Bununla birlikte, sistemlerin başka bir karmaşıklığı hakkında söylenmelidir - işlevsel (veya hesaplamalı).
İçin niceleme işlevsel karmaşıklık, örneğin, giriş değerlerini çıkış değerlerine dönüştürmek için sistemin işlevini uygulamak için gereken aritmetik-mantıksal işlemlerin sayısı veya kaynak miktarı (sayma süresi veya kullanılan bellek) gibi algoritmik bir yaklaşım kullanabilirsiniz. belirli bir problem sınıfını çözerken sistemde kullanılır.
Kütlelerinin gramı başına saniyede 1.6 10 17 bitten fazla bilgiyi işleyebilecek hiçbir veri işleme sisteminin bulunmadığına inanılmaktadır. Daha sonra, Dünya'nın kütlesine eşit bir kütleye sahip varsayımsal bir bilgisayar sistemi, yaklaşık olarak Dünya'nın yaşına eşit bir süre boyunca, yaklaşık 10 98 bit bilgi işleyebilir (Bremmermann sınırı). Bu hesaplamalarda her hücre bir bilgi hücresi olarak kullanılmıştır. kuantum seviyesi dünyayı oluşturan atomlarda. 1093 bitten fazlasının işlenmesini gerektiren görevlere transcomputing denir. Pratik açıdan bu, örneğin, her biri 10 farklı değer alabilen 100 değişkenli bir sistemin tam bir analizinin bir transcomputational problem olduğu anlamına gelir.
Örnek. Sistemin iki olası durumda olabilen iki girişi varsa, o zaman seçenekler devletler dörttür. 10 seçenek girişi ile zaten 1024 ve 20 ile (küçük bir gerçek anlaşmaya karşılık gelir) - zaten 2 20 seçenek var. Küçük bir şirket için gerçek bir operasyonel plan olduğunda, en az bin bağımsız etkinlikler(girişler), o zaman 2 1000 seçenek var! Bremmermann sınırından önemli ölçüde daha büyük.
Ek olarak, dinamik karmaşıklık gibi bir karmaşıklık türü vardır. Öğeler arasındaki ilişkiler değiştiğinde ortaya çıkar. Örneğin, bir şirketin çalışanlarından oluşan bir ekipte, ruh hali zaman zaman değişebilir, bu nedenle aralarında kurulabilecek birçok bağlantı seçeneği vardır. Bu tür sistemlerin kapsamlı bir tanımını vermeye çalışmak, yön değiştirdiğiniz anda konfigürasyonunu tamamen değiştiren bir labirentten çıkış yolunu bulmaya benzetilebilir. Satranç bir örnektir.
Küçük ve büyük, karmaşık ve basit. Kitabın yazarları, sistemlerin karmaşıklığı için dört seçeneği değerlendirmeyi önermektedir.
1) küçük basit;
2) küçük kompleks;
3) büyük basit;
4) büyük kompleks.
Bu durumda, aynı nesnede bir veya başka bir sınıf tarafından bir sistemin seçimi, nesnenin bakış açısına, yani gözlemciye bağlıdır.
Örnekler:
1. Kasaba halkının eğitim, tedavi, ülkeyi yönetme konusunda her zaman tavsiye vermeye hazır olduğu uzun zamandır bilinmektedir - onlar için bunlar her zaman küçük basit sistemlerdir. Oysa eğitimciler, doktorlar ve devlet adamları için bunlar büyük karmaşık sistemlerdir.
2. Kullanılabilir Aletler kullanıcı için küçük basit sistemler, ancak hatalı - küçük karmaşık. Ve usta için aynı hatalı cihazlar küçük basit sistemlerdir.
3. Kasa sahibi için bir şifre kilidi küçük, basit bir sistemdir ve adam kaçıranlar için büyük ve basit bir sistemdir.
Böylece, aynı nesne farklı karmaşıklıktaki sistemlerle temsil edilebilir. Ve bu sadece gözlemciye değil, aynı zamanda çalışmanın amacına da bağlıdır. Bu bağlamda, V. A. Kartashev şöyle yazıyor: “En karmaşık oluşumların bile ana, ana ilişkilerini kurma düzeyinde birincil değerlendirmesi, basit bir sistem kavramına yol açar”
Örnek. En üst katmanda yer alan işletmenin katmanlı bir tanımı ile temel girdi ve çıktıları olan bir “kara kutu” şeklinde küçük basit bir sistem olarak tanımlanabilir.

11. Kararlılık.
St.Petersburg tarafından önerilen sistemlerin başka bir sınıflandırmasını düşünün. Birom.
Bir nesnenin girdileri, çıktılarını benzersiz bir şekilde belirliyorsa, yani davranışı benzersiz bir şekilde (1 olasılıkla) tahmin edilebiliyorsa, nesne deterministiktir; aksi takdirde, deterministik değildir (stokastik).
Matematiksel olarak, determinizm katı bir fonksiyonel ilişki Y = F(X) olarak tanımlanabilir ve toplamanın bir sonucu olarak stokastiklik ortaya çıkar. rastgele değişkenε: Y = F(X) + ε
Determinizm daha az karmaşık sistemlerin karakteristiğidir;
Stokastik sistemler deterministik sistemlerden daha zordur çünkü tanımlanması ve incelenmesi daha zordur.
Örnekler:
1. Bir dikiş makinesi deterministik bir sisteme atfedilebilir: makinenin kolunu belirli bir açıda çevirerek, iğnenin bilinen bir mesafe yukarı ve aşağı hareket edeceğini güvenle söyleyebiliriz (arızalı bir makine durumu düşünülen)
2. Deterministik olmayan bir sisteme bir örnek, bir köpektir, ona bir kemik verildiğinde, köpeğin davranışını açık bir şekilde tahmin etmek imkansızdır.
İlginç bir soru, stokastikliğin doğası hakkındadır. Bir yandan, stokastiklik rastgeleliğin bir sonucudur.
Rastgelelik, anlayışımızın eşiğinin ötesinde gizlenmiş, açığa çıkarılmamış bir kalıplar zinciridir.
Öte yandan, yaklaşık ölçümler. İlk durumda, nesneye etki eden tüm faktörleri (girdileri) hesaba katamayız ve ayrıca onun durağan olmama durumunu da bilmiyoruz. İkincisinde, çıktının öngörülemezliği sorunu, girdilerin değerlerinin doğru bir şekilde ölçülememesi ve karmaşık hesaplamaların sınırlı doğruluğu ile ilgilidir.
Örnekler. Sanat. Veer, sistem örnekleriyle birlikte aşağıdaki tabloyu sunar:

12. Organizasyon derecesine göre sistemlerin sınıflandırılması.
12.1 Sistemin organizasyon derecesi.
R sisteminin organizasyonunun organizasyonu veya düzeni, formülle tahmin edilir.
R \u003d 1-E gerçek / E max,
burada Ereal, entropinin gerçek veya mevcut değeridir,
Emax - sistemin yapısında ve işlevlerinde olası maksimum entropi veya belirsizlik.
Sistem tamamen deterministik ve organize ise, o zaman E real = 0 ve R = 1. Sistemin entropisinin sıfıra indirilmesi, sistemin tamamen "aşırı organize olması" anlamına gelir ve sistemin yozlaşmasına yol açar. Sistem tamamen düzensiz ise, o zaman
R=0 ve E gerçek = E maks.
Sistemlerin organizasyon derecesine göre nitel bir sınıflandırması, iyi organize edilmiş bir sınıf ve kötü organize edilmiş veya dağınık sistemler sınıfını seçen V. V. Nalimov tarafından önerildi. Daha sonra bu sınıflara kendi kendini organize eden sistemler sınıfı eklendi. Bir sistem sınıfının adının onun değerlendirmesi olmadığını vurgulamak önemlidir. Her şeyden önce, bir nesneyi veya çözülmekte olan bir sorunu gösterme yaklaşımları, nesnenin biliş aşamasına ve onun hakkında bilgi edinme olasılığına bağlı olarak seçilebilen yaklaşımlar olarak düşünülebilir.

12.2. İyi organize edilmiş sistemler.
Araştırmacı, sistemin öğelerini ve bunların birbirleriyle ve sistemin amaçlarıyla ilişkisini ve deterministik (analitik veya grafiksel) bağımlılıkların türünü belirlemeyi başarırsa, nesneyi bir kuyu şeklinde temsil etmek mümkündür. -organize sistem. Yani, bir nesnenin iyi organize edilmiş bir sistem biçimindeki temsili, deterministik bir tanımlamanın önerilebildiği ve uygulamasının geçerliliğinin deneysel olarak gösterildiği durumlarda kullanılır (modelin gerçek bir nesneye yeterliliği kanıtlanmıştır). kanıtlanmış).
Bu gösterim teknik ve teknolojik sistemlerin modellenmesinde başarıyla kullanılmaktadır. Her ne kadar kesin konuşmak gerekirse. Gerçek durumları yansıtan en basit matematiksel oranlar bile kesinlikle yeterli değildir, çünkü örneğin elmalar eklenirken bunların tam olarak aynı olmadığı dikkate alınmaz ve ağırlık ancak belirli bir doğrulukla ölçülebilir. Karmaşık nesnelerle (biyolojik, ekonomik, sosyal vb.) çalışırken zorluklar ortaya çıkar. Önemli basitleştirme olmadan, iyi organize edilmiş sistemler olarak temsil edilemezler. Bu nedenle, karmaşık bir nesneyi iyi organize edilmiş bir sistem biçiminde görüntülemek için, yalnızca çalışmanın belirli amacı için gerekli olan faktörleri ayırmak gerekir. Karmaşık nesneleri temsil etmek için iyi organize edilmiş sistemlerin modellerini uygulama girişimleri, pratik olarak çoğu zaman gerçekleştirilemez, çünkü özellikle modelin yeterliliğini kanıtlayan bir deney kurmak mümkün değildir. Bu nedenle, çoğu durumda, çalışmanın ilk aşamalarında karmaşık nesneleri ve sorunları temsil ederken, aşağıda tartışılan sınıflar tarafından görüntülenirler.

12.3. Kötü organize edilmiş (veya dağınık) sistemler.
Görev, dikkate alınan tüm bileşenleri ve bunların sistemin hedefleriyle olan bağlantılarını belirlemeye ayarlanmamışsa, nesne kötü organize edilmiş (veya dağınık) bir sistem olarak sunulur. Bu tür sistemlerin özelliklerini tanımlamak için iki yaklaşım düşünülebilir: seçici ve makroparametrik.
Seçici bir yaklaşımla, sistemdeki düzenlilikler, tüm nesne veya fenomen sınıfının incelenmesi temelinde değil, incelenen nesneyi veya süreci karakterize eden oldukça temsili (temsili) bir bileşen örneğini inceleyerek ortaya çıkar. Numune bazı kurallar kullanılarak belirlenir. Böyle bir çalışma temelinde elde edilen özellikler veya düzenlilikler, bir bütün olarak sistemin davranışına genişletilir.
Örnek. Herhangi bir şehirdeki ortalama ekmek fiyatıyla ilgilenmiyorsak, sırayla dolaşabilir veya şehrin tüm satış noktalarını arayabiliriz, bu da çok zaman ve para gerektirir. Veya başka bir yoldan gidebilirsiniz: küçük (ama temsili) bir satış noktasında bilgi toplayın, ortalama fiyatı hesaplayın ve bunu tüm şehre genelleştirin.
Aynı zamanda, elde edilen istatistiksel düzenliliklerin, matematiksel istatistiklerle çalışılan özel teknikler kullanılarak tahmin edilen, belirli bir olasılıkla tüm sistem için geçerli olduğunu unutmamalıyız.
Makroparametrik yaklaşımla sistemin özellikleri bazı integral karakteristikler (makroparametreler) kullanılarak değerlendirilir.
Örnekler:
1. Uygulanan amaçlar için bir gaz kullanıldığında, özellikleri her molekülün davranışının doğru bir tanımıyla belirlenmez, ancak makro parametrelerle - basınç, sıcaklık vb. ile karakterize edilir. Bu parametrelere dayanarak, cihazlar ve cihazlar geliştirilmiştir. Her molekülün davranışını incelemeden gazın özelliklerini kullanın.
2. Devletin sağlık sisteminin kalite düzeyini değerlendirirken, BM ayrılmaz özelliklerden biri olarak bin yenidoğan başına beş yaşından önce ölen çocuk sayısını kullanır.

Nesneleri dağınık sistemler şeklinde görüntülemek, çeşitli türdeki sistemlerin verimini belirlemede, hizmette olan personel sayısını belirlemede, örneğin bir işletmenin tamir atölyelerinde ve hizmet kurumlarında, belgesel bilgi akışlarının çalışmasında yaygın olarak kullanılır. , vb.

12.4. kendi kendini organize eden sistemler.
Kendi kendini organize eden veya geliştiren sistemler sınıfı, bir kural olarak, sistemdeki sistemi amaçlı yapan aktif unsurların varlığından kaynaklanan bir dizi özellik, özellik ile karakterize edilir. Bu, teknik sistemlerin işleyişine kıyasla, kendi kendini örgütleyen sistemler olarak ekonomik sistemlerin özelliklerini ima eder:
o sistemin bireysel parametrelerinin durağan olmaması (değişkenliği) ve davranışının stokastikliği;
o belirli koşullarda sistem davranışının benzersizliği ve öngörülemezliği. Sistemin aktif unsurlarının varlığı nedeniyle, bir tür “özgür irade” ortaya çıkar, ancak aynı zamanda olanakları mevcut kaynaklar (elemanlar, özellikleri) ve belirli bir sistem türünün karakteristik yapısal bağlantıları ile sınırlıdır. ;
o bütünlüğünü ve temel özelliklerini korurken yapısını değiştirme ve davranışlar oluşturma yeteneği (teknik ve teknolojik sistemlerde, yapıdaki bir değişiklik, kural olarak, sistemin işleyişinde bozulmaya veya hatta varlığın sona ermesine yol açar. çok);
o entropik (sistemi yok eden) eğilimlere direnme yeteneği. Aktif elemanlara sahip sistemlerde, entropi artış paterni gözlemlenmez ve hatta negentropik eğilimler gözlemlenir, yani uygun öz-örgütlenme;
o değişen koşullara uyum sağlama yeteneği. Bu, rahatsız edici etkiler ve müdahale ile ilgili olarak iyidir, ancak uyarlanabilirlik, kontrol eylemleriyle ilgili olarak da kendini gösterdiğinde, sistemi kontrol etmeyi zorlaştırdığında kötüdür;
o hedef belirleme yeteneği ve arzusu;
o temel dengesizlik.
Bu özelliklerden bazılarının aynı zamanda yaygın sistemlerin (stokastik davranış, bireysel parametrelerin kararsızlığı) karakteristiği olmasına rağmen, çoğunlukla bu sistem sınıfını diğerlerinden önemli ölçüde ayıran ve modellemelerini yapan belirli özellikler olduğunu görmek kolaydır. zor.
Ele alınan özellikler çelişkilidir. Çoğu durumda, yaratılan sistem için hem olumlu hem de olumsuz, arzu edilir ve arzu edilmezler. Onların tezahürünün gerekli derecesini seçmek ve yaratmak için onları anlamak ve açıklamak hemen mümkün değildir.
Aynı zamanda aktif elemanlara sahip açık geliştirme sistemleri ile kapalı sistemler arasındaki önemli fark da akılda tutulmalıdır. Bu tür sistemleri modellemenin temel özelliklerini anlamaya çalışan ilk araştırmacılar, belirli bir karmaşıklık seviyesinden başlayarak, sistemin resmi bir model tarafından görüntülenmekten daha kolay üretilip faaliyete geçirilmesi, dönüştürülmesi ve değiştirilmesinin daha kolay olduğunu belirtmişlerdir. Bu tür sistemlerin incelenmesi ve dönüştürülmesi konusundaki deneyim birikimi ile bu gözlem doğrulandı ve ana özellikleri gerçekleşti - gelişen, kendi kendini organize eden sistemlerin resmileştirilmiş bir tanımının temel sınırlaması.
Bu vesileyle, von Neumann şu hipotezi öne sürdü: "Karmaşık problemler alanında gerçek bir nesnenin kendisinin en basit tanımı olamayacağına, yani onu sıradan sözlü veya biçimsel mantıksal yöntem, daha karmaşık, kafa karıştırıcı ve uygulanması zor bir şeye yol açmaz ... ".
Niteliksel analizin biçimsel yöntemlerini ve yöntemlerini birleştirme ihtiyacı, sistem analizine ilişkin çoğu model ve yöntemin temelidir. Bu tür modeller oluştururken, matematiksel modelleme ve uygulamalı matematiğin özelliği olan olağan model fikri değişir. Bu tür modellerin yeterliliğini kanıtlama fikri de değişmektedir.
Bir nesneyi kendi kendini organize eden sistemler sınıfına göre görüntülerken modellemenin ana yapıcı fikri şu şekilde formüle edilebilir: bir nesne hakkında bilgi toplayarak, tüm yeni bileşenleri ve bağlantıları sabitlerken ve bunları uygularken, eşlemelerini alabilirsiniz. gelişen bir sistemin ardışık durumları, yavaş yavaş gerçek, çalışılmış veya yaratılmış bir nesnenin giderek daha yeterli bir modelini yaratır. Bu durumda, bilgi uzmanlardan gelebilir Çeşitli bölgeler ortaya çıktıkça (nesneyi bilme sürecinde) zamanla biriktirir ve biriktirir.
Modelin yeterliliği, daha sonraki her bir bileşen modelindeki yansımanın doğruluğunu ve hedeflere ulaşmak için gerekli ilişkileri değerlendirerek, sırayla (oluşturulduğu gibi) olduğu gibi kanıtlanır.

Özet
1. Sistemler de dahil olmak üzere herhangi bir nesneyi ve süreci incelerken, sınıflandırma çok yardımcı olur - bir dizi nesnenin bazılarına göre sınıflara bölünmesi, en önemli özelliklere göre.
2. Kökenlerine bağlı olarak, sistemler doğal (canlı ve cansız doğada ve toplumda nesnel olarak var olan sistemler) ve yapay (insan tarafından yaratılan sistemler) olabilir.
3. Varlığın nesnelliğine göre, tüm sistemler iki büyük gruba ayrılabilir: gerçek (maddi veya fiziksel) ve soyut (sembolik) sistemler.
4. Oluşturulan sistemlerin çeşitliliği arasında özellikle ilgi çekici olan teknik, teknolojik, ekonomik, sosyal ve organizasyonel sistemleri içeren mevcut sistemlerdir.
5. Merkezileşme derecesine göre, merkezi sistemler ayırt edilir (bileşimlerinde sistemin işleyişinde ana, baskın rolü oynayan bir öğeye sahip) ve merkezi olmayan (böyle bir öğeye sahip olmayan).
6. Tek boyutlu (bir girdi ve bir çıktıya sahip) ve çok boyutlu (birden fazla girdi veya çıktı varsa) sistemleri ayırt eder.
7. Sistemler homojen veya homojen ve heterojen veya heterojen ve ayrıca karışıktır.
8. Sistem lineer denklemlerle tanımlanırsa, lineer sistemler sınıfına aittir, aksi takdirde lineer değildir.
9. Ayrık bir eylemin herhangi bir öğesini içermeyen (giriş değerlerinde düzgün bir değişiklik olsa bile çıkış değeri atlamalarda değişen) bir sisteme sürekli denir, aksi takdirde ayrıktır.
10. Sistemin kendisi için bir hedef belirleme yeteneğine bağlı olarak, nedensel (kendilerine bir hedef belirleyemeyen) ve hedefe yönelik (içsel hedefe bağlı olarak davranışlarını seçebilen) sistemler vardır.
11. Büyük, çok karmaşık, karmaşık ve basit sistemler vardır.
12. Hafta sonu değerlerinin öngörülebilirliği ile sistem değişkenleri bilinen girdi değerleri için deterministik ve stokastik sistemler ayırt edilir.
13. Organizasyon derecesine bağlı olarak, iyi organize edilmiş sistemler (özellikleri deterministik bağımlılıklar olarak tanımlanabilir), zayıf organize edilmiş (veya dağınık) ve kendi kendini organize eden (aktif unsurlar dahil) sınıfları vardır.
14. Kendi kendini organize eden sistemlerin geliştirilmesinin resmi bir tanımının temel bir sınırlaması olduğundan, belirli bir karmaşıklık seviyesinden başlayarak, sistemin üretimi ve işletime alınması, dönüştürülmesi ve değiştirilmesi resmi bir model tarafından sergilenmekten daha kolaydır. .
15. Von Neumann hipotezine göre, belirli bir karmaşıklık eşiğine ulaşan bir nesnenin en basit tanımı, nesnenin kendisidir ve katı bir biçimsel tanımlamaya yönelik herhangi bir girişim, daha zor ve kafa karıştırıcı bir şeye yol açar.