<<
>>

Свойства и оценки сложных систем

Все более увеличивающаяся сложность объектов окружающего мира порождает представление систем в виде сложных систем, в которых могут возникать сложные проблемы.

Деление систем на простые и сложные (большие) подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются модели не любых, а именно сложных систем.

Модельное представление отдельных сторон сложной системы, ориентированных на определенную группу ее свойств, представляет единственно возможный способ ее описания. При этом модельное представление свойств сложной системы образует конечное множество более простых моделей, дополняющих друг друга, и не зависимых друг от друга. Создание полной модели для сложной системы противоречит теореме Тьюринга.

Свойство целостности и иерархичности системы позволили сформулировать принцип многоуровневого описания. Этот принцип означает: любой объект должен быть описан, во-первых, как элемент системы более высокого уровня, во-вторых, как целостная сущность, в-третьих, как сложная структура, детализирующая целостную сущность, достаточной для целей исследования. Таким образом, при определении сложной системы описание должно включать надсистему, систему и подсистемы (и/или элементы).

Одним из важнейших принципов существования сложных систем является принцип целенаправленности. Целенаправленность - свойство искусственной системы, выражающее назначение системы. Это свойство необходимо для оценки эффективности вариантов системы.

Априорное задание целей или выработка их самой системой в процессе функционирования предопределяет ее поведение. Целенаправленность системы понимают как функциональную способность, направленную на достижение системой некоторого заданного состояния, или на усиление или сохранение своего поведения путем выбора реакции на внешнее воздействие в зависимости от внутренних критериев.

Общепризнанной границы, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет.

Однако условно будем считать, что сложные системы дополнительно характеризуются тремя свойствами:

• свойством неопределенности,

• свойством робастности,

• наличием неоднородных связей.

Моделирование сложных систем опирается на принцип неопределенности, согласно которому существует предел точности измерения свойств системы, зависящий от присущей данной системе области

неопределенности, внутри которой повышение точности измерения одного свойства влечет снижение точности определения другого свойства.

Сложные системы обладают свойством робастности - способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и возможностью компенсации неопределенности возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).

В составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей: структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные, отношения истинности),

информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших систем, представляющих совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.

Эмерджентность в сложных системах может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.

При оценке сложности системы выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.

Одним из способов описания структурной сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними. В структуре системы существенную роль играют связи. Так, изменяя связи при сохранении элементов, можно получить другую систему, обладающую новыми свойствами или реализующую другой закон функционирования.

Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход. Он основан на определении ресурсов (время вычислений или требуемая память), используемых в системе при решении некоторого класса задач.

1.4.2.

<< | >>
Источник: Моделирование в задачах анализа свойств систем : учебное пособие / Т. В. Афанасьева, Н. Г. Ярушкина. - Ульяновск : УлГТУ,2019. - 114 с.. 2019

Еще по теме Свойства и оценки сложных систем:

  1. Методы классификации при анализе свойств сложных систем
  2. Понятие сложных систем и систем с управлением
  3. Принципы автоматизированного управления сложной системой
  4. Виды оценок свойств систем
  5. Особенности представления свойств систем
  6. Цель анализа свойств системы
  7. Задачи моделирования и оценивания свойств систем
  8. Основные виды свойств систем
  9. Применение обобщенной методики моделирования и анализа свойств системы
  10. Результаты обобщенной методики моделирования и анализа свойств систем
  11. 4.4.1. Формальное описание обобщенной методики моделирования в задаче анализа свойств системы
  12. Классификация и свойства систем