Qual é a diferença entre um sistema mal organizado e um sistema auto-organizado? Classificação dos sistemas: abertos - fechados, de acordo com a complexidade de estrutura e comportamento

O grau de organização do sistema

A organização ou ordem da organização do sistema R é estimada pela fórmula

R \u003d 1-E real / E máx, (2,3)

Onde Ereal- valor real ou atual da entropia,

Emáx- a máxima entropia ou incerteza possível na estrutura e funções do sistema.

Se o sistema for completamente determinístico e organizado, então E real = 0 e R = 1. Reduzir a entropia do sistema a zero significa a completa “superorganização” do sistema e leva à degeneração do sistema. Se o sistema estiver completamente desorganizado, então R=0 e E real = E max.

Uma classificação qualitativa dos sistemas de acordo com o grau de organização foi proposta por V. V. Nalimov, que destacou uma classe de sistemas bem organizados e uma classe de sistemas mal organizados, ou difusos. Mais tarde, uma classe de sistemas auto-organizados foi adicionada a essas classes. É importante ressaltar que o nome de uma classe de sistema não é a sua avaliação. Em primeiro lugar, podem ser consideradas abordagens de visualização de um objeto ou problema a ser resolvido, que podem ser escolhidas em função do estágio de cognição do objeto e da possibilidade de obtenção de informações sobre ele.

Sistemas bem organizados

Se o pesquisador conseguir determinar todos os elementos do sistema e sua relação entre si e com os objetivos do sistema e o tipo de dependências determinísticas (analíticas ou gráficas), então é possível representar o objeto como um bem organizado sistema. Ou seja, a representação de um objeto na forma de um sistema bem organizado é utilizada nos casos em que uma descrição determinística pode ser proposta e a validade de sua aplicação foi demonstrada experimentalmente (a adequação do modelo a um objeto real foi comprovado).

Esta representação é utilizada com sucesso na modelagem de sistemas técnicos e tecnológicos. Embora, estritamente falando, mesmo as relações matemáticas mais simples que apresentam situações reais, também não são absolutamente adequados, porque, por exemplo, ao adicionar maçãs, não se leva em conta que não são exatamente iguais e o peso só pode ser medido com alguma precisão. Surgem dificuldades ao trabalhar com objetos complexos (biológicos, econômicos, sociais, etc.). Sem uma simplificação significativa, não podem ser representados como sistemas bem organizados. Portanto, para apresentar um objeto complexo na forma de um sistema bem organizado, é necessário destacar apenas os fatores essenciais para o propósito específico do estudo. As tentativas de aplicar modelos de sistemas bem organizados para representar objetos complexos são praticamente muitas vezes irrealizáveis, uma vez que, em particular, não é possível montar um experimento que comprove a adequação do modelo. Portanto, na maioria dos casos, ao representar objetos e problemas complexos nas fases iniciais do estudo, eles são apresentados pelas classes discutidas a seguir.

Sistemas mal organizados (ou difusos)

Se a tarefa não for determinar todos os componentes levados em consideração e suas conexões com os objetivos do sistema, então o objeto é apresentado como um sistema mal organizado (ou difuso). Para descrever as propriedades de tais sistemas, duas abordagens podem ser consideradas: seletiva e macroparamétrica.

Com uma abordagem seletiva, as regularidades do sistema são reveladas com base no estudo não de todo o objeto ou classe de fenômenos, mas no estudo de uma amostra suficientemente representativa (representativa) de componentes que caracterizam o objeto ou processo em estudo. A amostra é determinada usando algumas regras. As características ou regularidades obtidas com base nesse estudo estendem-se ao comportamento do sistema como um todo.

Exemplo. Se estivermos interessados ​​​​no preço médio do pão em uma determinada cidade, poderíamos circular ou ligar sequencialmente para todos os pontos de venda da cidade, o que exigiria muito tempo e dinheiro. Ou você pode fazer o contrário: coletar informações em um pequeno (mas representativo) grupo de pontos de venda, calcular o preço médio e generalizá-lo para toda a cidade.

Ao mesmo tempo, não devemos esquecer que as regularidades estatísticas obtidas são válidas para todo o sistema com alguma probabilidade, que é estimada por meio de técnicas especiais estudadas pela estatística matemática.

Com a abordagem macroparamétrica, as propriedades do sistema são avaliadas utilizando algumas características integrais (macroparâmetros).

Exemplos:

1. Ao utilizar um gás para fins aplicados, suas propriedades não são determinadas por uma descrição precisa do comportamento de cada molécula, mas são caracterizadas por macroparâmetros - pressão, temperatura, etc. Com base nesses parâmetros, são desenvolvidos dispositivos e dispositivos que utilizam as propriedades do gás, sem examinar o comportamento de cada molécula.

2. Ao avaliar o nível de qualidade do sistema de saúde do estado, a ONU utiliza como uma das características integrais o número de crianças que morrem antes dos cinco anos de idade por mil recém-nascidos.

A exibição de objetos na forma de sistemas difusos é amplamente utilizada na determinação largura de banda sistemas de vários tipos, na determinação do número de pessoal em serviço, por exemplo, em reparações, oficinas de uma empresa e em instituições de serviço, no estudo dos fluxos de informação documental, etc.

Sistemas auto-organizados

A classe de sistemas auto-organizados ou em desenvolvimento é caracterizada por uma série de características, características que, via de regra, se devem à presença de elementos ativos no sistema que o tornam proposital. Isto implica as características dos sistemas económicos, como sistemas auto-organizados, em comparação com o funcionamento sistemas técnicos:

não estacionariedade (variabilidade) dos parâmetros individuais do sistema e estocasticidade do seu comportamento;

singularidade e imprevisibilidade do comportamento do sistema em condições específicas. Devido à presença de elementos ativos do sistema, surge, por assim dizer, “livre arbítrio”, mas ao mesmo tempo, suas possibilidades são limitadas pelos recursos disponíveis (elementos, suas propriedades) e conexões estruturais características de um determinado tipo de sistemas;

a capacidade de alterar a sua estrutura e formar comportamentos, mantendo a integridade e as propriedades básicas (em sistemas técnicos e tecnológicos, uma mudança na estrutura, via de regra, leva a uma perturbação no funcionamento do sistema ou mesmo à cessação da existência como tal );

a capacidade de resistir a tendências entrópicas (destruidoras de sistemas). Em sistemas com elementos ativos, o padrão de aumento de entropia não é observado, e até mesmo tendências negentrópicas são observadas, ou seja, auto-organização propriamente dita;

A capacidade de se adaptar às mudanças nas condições. Isso é bom em relação às influências e interferências perturbadoras, mas é ruim quando a adaptabilidade também se manifesta em relação às ações de controle, dificultando o controle do sistema;

capacidade e desejo de estabelecimento de metas;

desequilíbrio fundamental.

É fácil perceber que embora algumas dessas características também sejam características de sistemas difusos (comportamento estocástico, instabilidade de parâmetros individuais), na maioria das vezes são características específicas que distinguem significativamente esta classe de sistemas de outras e tornam sua modelagem difícil.

As características consideradas são contraditórias. Na maioria dos casos, são positivos e negativos, desejáveis ​​e indesejáveis ​​para o sistema que está sendo criado. Eles não podem ser imediatamente compreendidos e explicados a fim de selecionar e criar o grau necessário de sua manifestação.

Ao mesmo tempo, deve-se ter em mente a importante diferença entre sistemas abertos de desenvolvimento com elementos ativos e sistemas fechados. Tentando compreender as características fundamentais da modelagem de tais sistemas, os primeiros pesquisadores já notaram que, a partir de um certo nível de complexidade, o sistema é mais fácil de fabricar e colocar em operação, transformar e alterar do que ser representado por um modelo formal. Com o acúmulo de experiência no estudo e transformação de tais sistemas, esta observação foi confirmada, e sua principal característica foi percebida - a limitação fundamental de uma descrição formalizada de sistemas auto-organizados em desenvolvimento.

Nesta ocasião, von Neumann apresentou a seguinte hipótese: “Não temos total confiança de que no campo dos problemas complexos um objeto real não possa ser a descrição mais simples de si mesmo, isto é, que qualquer tentativa de descrevê-lo usando palavras verbais ou comuns o método lógico formal não levará a algo mais complexo, confuso e difícil de implementar…”.

A necessidade de uma combinação de métodos e métodos formais análise qualitativa e é a base da maioria dos modelos e métodos de análise de sistemas. Quando tais modelos são formados, a ideia usual de modelos, que é característica de modelagem matemática e matemática aplicada. A ideia de comprovar a adequação de tais modelos também muda.

A principal ideia construtiva de modelagem ao exibir um objeto por uma classe de sistemas auto-organizados pode ser formulada da seguinte forma: acumulando informações sobre um objeto, fixando todos os novos componentes e conexões e aplicando-os, você pode obter mapeamentos de estados sucessivos de um sistema em desenvolvimento, criando gradativamente um modelo cada vez mais adequado de um objeto real, estudado ou criado. Ao mesmo tempo, as informações podem vir de especialistas em diversas áreas do conhecimento e acumular-se ao longo do tempo à medida que surgem (no processo de conhecimento de um objeto).

A adequação do modelo também é comprovada, por assim dizer, sequencialmente (à medida que é formado), avaliando a correção da reflexão em cada modelo subsequente dos componentes e relações necessárias para atingir os objetivos.

Sistemas abertos e fechados

O conceito de sistema aberto foi introduzido por L. von Bertalanffy. Principais características distintivas sistemas abertos- a capacidade de trocar massa, energia e informação com o meio ambiente. Em contrapartida, supõe-se que sistemas fechados ou fechados sejam completamente desprovidos dessa capacidade, isolados do ambiente.

Os membros da "Sociedade para o Desenvolvimento de OTS" A. Hall e eu "Fagin, com base em sua própria definição do sistema, dão a seguinte classificação de sistemas: Se uma mudança em cada parte individual do sistema causa uma mudança em todos outras partes e em todo o sistema, então neste caso o sistema é holística. Se uma mudança em cada parte do sistema não causa uma mudança em outras partes, então o sistema é chamado sumativo. É bastante claro que, graças a esta divisão, Hall e Fagin são capazes de abranger na sua teoria uma gama de sistemas muito mais ampla do que Bertalanffy.

Apesar de a classificação dos sistemas Hall e Fagin ser mais detalhada do que a classificação de Bertalanffy, e a sua definição do sistema ser mais ampla do que a definição do sistema Bertalanffy, no entanto, estas modificações não introduzem mudanças fundamentais na essência do " teoria geral dos sistemas". Tanto Bertalanffy quanto Hall-Fagin estão falando sobre a construção de um certo aparato matemático capaz de descrever o “comportamento” de uma classe bastante grande de objetos do sistema.

Outros sinais

Pela homogeneidade ou diversidade de elementos estruturais sistemas são homogêneo ou homogêneo E heterogêneo ou heterogêneo, bem como tipo misto . Em sistemas homogêneos, como gases, líquidos ou populações de organismos, os elementos estruturais do sistema são homogêneos e, portanto, intercambiáveis. Sistemas heterogêneos consistem em elementos heterogêneos que não possuem a propriedade de intercambialidade.

Por saldo os sistemas são divididos em equilíbrio ou equilibrado E desequilíbrio ou desequilibrado. Em sistemas em equilíbrio, se houver mudanças simultaneamente em duas direções opostas (processos opostos), então elas serão mutuamente compensadas ou neutralizadas em algum nível. Cada uma das mudanças emergentes é equilibrada por outra, oposta a ela, e o sistema permanece em estado de equilíbrio. Um exemplo de sistemas de equilíbrio é um organismo, sociedade, ecossistema, etc. Em sistemas desequilibrados, ao contrário, se as mudanças ocorrem simultaneamente em duas direções opostas, então uma delas prevalece, o sistema se transforma nessa direção e o equilíbrio é perturbado . No entanto, esta perturbação do equilíbrio pode por vezes ocorrer tão lentamente que o sistema dá a impressão de estar em equilíbrio (falso equilíbrio). A chama é um exemplo de falso equilíbrio.

Os sistemas são divididos em classes de acordo com vários recursos, e dependendo do problema a ser resolvido, diferentes princípios de classificação podem ser escolhidos. Neste caso, o sistema pode ser caracterizado por uma ou mais características:

· por tipo de direção científica- matemático, físico, químico, etc.;

· pela forma de um aparelho de representação formalizado sistemas – determinísticos e estocásticos;

· por grau de organização sistemas bem organizados, mal organizados (difusos) e auto-organizados.

· por condicionalidade de ação distinguir entre sistemas determinísticos e estocásticos (probabilísticos).

· por origem distinguir entre sistemas naturais, criados no decorrer da evolução natural e geralmente não sujeitos à influência humana (célula), artificiais, criados sob a influência do homem, devido aos seus interesses e objetivos (máquina) e virtuais (imaginários e, embora o façam não existem realmente, mas funcionam da mesma forma como se realmente existissem).

· por elementos principais os sistemas podem ser divididos em abstratos, cujos elementos são conceitos (linguagens, sistemas filosóficos, sistemas numéricos), e concretos, nos quais existem elementos materiais.

· na interação com o meio ambiente Distinguir entre sistemas fechados e abertos. A maioria dos sistemas estudados são abertos, ou seja, eles vivenciam e reagem ao meio ambiente e, por sua vez, afetam o meio ambiente.

· por grau de dificuldade distinguir entre sistemas simples, complexos e muito complexos.

· por separação natural os sistemas são divididos em: técnicos, biológicos, socioeconômicos.

· de acordo com a descrição das variáveis ​​do sistema: com variáveis ​​qualitativas (possuindo apenas uma descrição significativa); com variáveis ​​quantitativas (tendo variáveis ​​descritas quantitativamente de forma discreta ou contínua).

· de acordo com o tipo de descrição da lei (leis) de funcionamento do sistema: tipo “Caixa preta” (a lei de funcionamento do sistema não é completamente conhecida; apenas são conhecidas as mensagens de entrada e saída do sistema); não parametrizado (a lei não é descrita, nós a descrevemos usando pelo menos parâmetros desconhecidos, apenas algumas propriedades a priori da lei são conhecidas); parametrizado (a lei é conhecida até os parâmetros e é possível transportá-la do ADE para uma determinada classe de dependências); digite “Caixa branca (transparente)” (a lei é totalmente conhecida).

· Pelo método de gerenciamento do sistema (no sistema): sistemas controlados externamente (sem feedback, regulados, controlados estruturalmente, informacionalmente ou funcionalmente); gerenciado de dentro (autogerenciado ou autorregulado - controlado programaticamente, regulado automaticamente, adaptável - adaptável com a ajuda de mudanças controladas em estados e auto-organizado - mudando sua estrutura no tempo e no espaço da maneira mais otimizada, ordenando sua estrutura sob a influência de fatores internos e externos); com controle combinado (automático, semiautomático, automatizado, organizacional).

determinístico Um sistema é chamado se seu comportamento puder ser previsto com absoluta certeza. Um sistema cujo estado depende não apenas de influências controladas, mas também de influências não controladas, ou se houver uma fonte de aleatoriedade nele, é chamado estocástico. Vamos dar um exemplo de sistemas estocásticos, são fábricas, aeroportos, redes e sistemas de informática, lojas, serviços ao consumidor, etc.

Sistemas dinâmicos são caracterizados pelo fato de que seus sinais de saída em um determinado momento são determinados pela natureza das ações de entrada no passado e no presente (dependendo da pré-história). Caso contrário, os sistemas são chamados estático.

Um exemplo sistemas dinâmicosé biológico, econômico, sistemas sociais; sistemas artificiais como fábricas, empresas, linhas de produção, etc.

Distinguir sistemas linear E não linear. Para sistemas lineares, a resposta à soma de duas ou mais influências diferentes é equivalente à soma das respostas a cada perturbação separadamente; para sistemas não lineares isso não é verdade.

Se os parâmetros dos sistemas mudam ao longo do tempo, então é chamado não estacionário, o conceito oposto é o conceito estacionário sistemas.

Um exemplo de sistemas não estacionários são sistemas onde os processos, por exemplo, o envelhecimento, são significativos num determinado intervalo de tempo.

Se a entrada e a saída do sistema são medidas ou alteradas discretamente no tempo, por meio de um passo, então o sistema é chamado discreto. O conceito oposto é o conceito contínuo sistemas. Por exemplo: computadores, relógios eletrônicos, medidores elétricos – sistemas discretos; ampulheta, relógio de sol, aparelhos de aquecimento etc. são sistemas contínuos.

Arroz. 2.3 Classificação dos sistemas de acordo com as suas propriedades.

(As setas indicam um possível conjunto de propriedades do sistema)

Recentemente, os chamados sistemas “hard” e “soft” começaram a ser distinguidos, principalmente de acordo com os critérios utilizados para consideração.

O estudo de sistemas “duros” geralmente é baseado nas categorias: “design”, “otimização”, “implementação”, “função objetivo” e outras. Para sistemas "soft", as seguintes categorias são utilizadas com mais frequência: "possibilidade", "desejabilidade", "adaptabilidade", "bom senso", "racionalidade" e outras. Os métodos também são diferentes: para sistemas "duros" - métodos de otimização, teoria das probabilidades e estatística matemática, teoria dos jogos e outros; para sistemas "soft" - otimização multicritério e tomada de decisão (muitas vezes sob incerteza), método Delphi, teoria da catástrofe, conjuntos fuzzy e lógica fuzzy, programação heurística, etc.

Para a "transferência" de conhecimento, invariantes de sistemas e isomorfismo de sistemas são amplamente utilizados. É importante não violar a propriedade de emergência do sistema em tal transferência.

Perguntas de controle

1. Como são classificados os sistemas?

2. Qual sistema é chamado de grande? complicado?

3. O que determina a complexidade computacional (estrutural, dinâmica) do sistema? Dê exemplos de tais sistemas.

Tema 3

"Padrões de sistemas"

Regularidades gerais do sistema são consideradas

Padrões de sistemas (numa formulação mais completa - padrões de funcionamento e desenvolvimento de sistemas) - padrões gerais de sistemas que caracterizam as características fundamentais da construção, funcionamento e desenvolvimento de sistemas complexos.

Se a lei é absoluta e não permite exceções, então a regularidade é menos categórica.

Uma regularidade é uma propriedade típica (relacionamento ou dependência) frequentemente observada, inerente a objetos e processos, que é estabelecida pela experiência.

Para nós, a regularidade de todo o sistema é do maior interesse.

Padrões de todo o sistema são padrões que caracterizam as características fundamentais da construção, funcionamento e desenvolvimento sistemas complexos.

Estes padrões são inerentes a qualquer sistema, seja ele económico, biológico, social, técnico ou outro.

L. von Bertalanffy inicialmente chamou tais regularidades de parâmetros ou princípios do sistema, e A. Hall - regularidades macroscópicas.

um dos primeiros classificações de regularidade proposto por V. G. Afanasiev. Ele dividiu os padrões em 4 grupos:

1. Padrões de interação entre a parte e o todo: integridade ou emergência, aditividade, sistematização progressiva, fatoração progressiva, integratividade.

2. Padrões de ordenação hierárquica: comunicação, hierarquia.

3. Padrões de viabilidade de sistemas: lei da "diversidade necessária" de W. Ashby, equifinalidade, padrão de eficiência potencial de B. S. Fleishman.

4. Padrões de desenvolvimento de sistemas: historicidade, auto-organização.

A utilização dos padrões de construção, operação e desenvolvimento de sistemas ajuda a esclarecer a ideia do objeto que está sendo estudado ou projetado, permite desenvolver recomendações para melhoria de sistemas organizacionais, técnicas de análise de sistemas.

Na teoria dos sistemas, o sinal do grau de organização de um sistema cruza diretamente com o sinal da sua complexidade de estrutura e comportamento. Portanto, os conceitos de complexidade e organização podem se complementar, podendo atuar de forma independente na caracterização das manifestações individuais do sistema. Via de regra, de acordo com o grau de organização, os sistemas são classificados em sistemas “bem organizados” e sistemas “mal organizados”.

Sob a definição " sistemas bem organizados" compreender tais sistemas, em cuja análise é possível determinar os seus elementos e componentes, as relações entre eles, as regras para combinar elementos em componentes maiores. Ao mesmo tempo, é possível definir os objetivos do sistema e determinar a eficácia do seu cumprimento durante o funcionamento do sistema.

EM este caso uma situação problemática pode ser descrita como uma expressão matemática que liga o objetivo aos meios, ou seja, como um critério de eficiência, um critério de funcionamento do sistema, que pode ser representado por uma equação complexa ou sistema de equações. A solução do problema quando apresentado na forma de um sistema “bem organizado” é realizada por métodos analíticos de representação formalizada do sistema.

Assim, podemos falar da equivalência entre sistemas “bem organizados” e sistemas simples.

Deve-se notar que para exibir um objeto na forma de um sistema “bem organizado”, é necessário destacar apenas os essenciais e não levar em conta os relativamente pouco importantes para este propósito de consideração, elementos individuais, componentes e suas relações.

Por exemplo, sistema solar pode ser imaginado como um sistema “bem organizado” na descrição dos padrões mais significativos de movimento planetário ao redor do Sol, sem levar em conta meteoritos, asteróides e outros pequenos elementos do espaço interplanetário em comparação com os planetas.

O dispositivo técnico de um computador pode ser citado como um sistema “bem organizado” (sem levar em conta a possibilidade de falha de seus elementos e nós individuais ou qualquer interferência aleatória proveniente dos circuitos de alimentação).

Assim, a descrição de um objeto na forma de um sistema “bem organizado” é utilizada nos casos em que é possível oferecer uma descrição determinística e comprovar experimentalmente a validade de sua aplicação, a adequação do modelo ao processo real.

Sistemas "mal organizados", ao contrário do anterior, em geral, correspondem a sistemas “complexos”, pois nem sempre é possível analisá-los determinar os elementos e as relações entre eles, bem como conhecer os objetivos claros do sistema e os métodos de avaliação da eficácia do seu funcionamento.

No caso de representar um objeto como um sistema “mal organizado” (ou difuso), a tarefa não é determinar todos os elementos, componentes, suas propriedades e as conexões entre eles e os objetivos do sistema. O sistema é caracterizado por um certo conjunto de macroparâmetros e aqueles padrões que são determinados com base no estudo não de todo o objeto ou de toda uma classe de fenômenos, mas apenas de sua parte separada - uma amostra obtida usando certas regras de amostragem. Com base nesse estudo seletivo, características ou padrões (estatísticos, econômicos) são obtidos e distribuídos por todo o sistema como um todo. Ao mesmo tempo, são feitas reservas apropriadas. Por exemplo, ao obter regularidades estatísticas, elas são estendidas ao comportamento de todo o sistema com uma certa probabilidade de confiança.

A abordagem para exibir objetos na forma de sistemas difusos é amplamente utilizada na descrição de sistemas de filas (por exemplo, em redes telefônicas, etc.), fluxos de informação em sistemas de informação, na descrição de tarefas de recursos de natureza industrial, etc.

De acordo com o grau de organização (ordenação), as informações podem ser divididas em documentadas e não documentadas.

Informação documentada é a informação registrada em suporte material por meio de documentação com detalhes que permitam identificá-la, determinar tal informação, ou de acordo com a legislação. Federação Russa casos, o seu portador material (artigo 2.º lei federal da Federação Russa datada de 27 de julho de 2006 No. 149-FZ “Sobre Informação, Informatização e Proteção de Informação”).

As informações não documentadas permanecem fora do âmbito da regulamentação legal.

Classificação por função no sistema jurídico

Por função em sistema legal as informações são divididas em legais e não legais.

Não legal - não é criado em decorrência de atividade jurídica, mas é distribuído de acordo com as prescrições das normas legais. Por exemplo, o objeto do direito civil é a informação.

Legal - é criado como resultado de atividades legislativas, de aplicação da lei e de aplicação da lei: informações jurídicas regulatórias e informações jurídicas não normativas.

As informações jurídicas regulatórias são criadas no curso das atividades legislativas e estão contidas em atos jurídicos regulatórios do nível federal, entidades constituintes da Federação Russa, órgãos governo local. informação jurídico civil

As informações jurídicas não normativas são criadas, via de regra, no decorrer das atividades de aplicação da lei e de aplicação da lei. Com a ajuda dessas informações, as regulamentações legais são implementadas. Esta informação é criada no objeto de controle e se move no ciclo de feedback do sistema de controle legal. A informação jurídica não normativa inclui: estatísticas judiciais, criminais e do Ministério Público; informações sobre a observância dos direitos humanos e das liberdades (incluindo sobre a proposta do Comissário para os Direitos Humanos); informações sobre relações de direito civil, obrigações contratuais e outras (contratos, acordos, etc. documentos); informações que representam as atividades administrativas das autoridades executivas e do governo autônomo local na implementação dos requisitos regulatórios; informações de tribunais e autoridades judiciais (processos judiciais, decisões judiciais, etc.), etc.

O grau de organização do sistema.

A organização ou ordem da organização do sistema é estimada pela fórmula

R=1-E real/Emáx,

onde está o valor de entropia real ou atual,

A máxima entropia ou incerteza possível na estrutura e funções do sistema.

Se o sistema for completamente determinístico e organizado, então e . Reduzir a entropia do sistema a zero significa a completa "superorganização" do sistema e leva à degeneração do sistema. Se o sistema estiver completamente desorganizado, então

Uma classificação qualitativa dos sistemas de acordo com o grau de organização foi proposta por V. V. Nalimov, que destacou uma classe de sistemas bem organizados e uma classe de sistemas mal organizados, ou difusos. Mais tarde, uma classe de sistemas auto-organizados foi adicionada a essas classes. É importante ressaltar que o nome de uma classe de sistema não é a sua avaliação. Em primeiro lugar, podem ser consideradas abordagens de visualização de um objeto ou problema a ser resolvido, que podem ser escolhidas em função do estágio de cognição do objeto e da possibilidade de obtenção de informações sobre ele.

Sistemas bem organizados.

Se o pesquisador conseguir determinar os elementos do sistema e sua relação entre si e com os objetivos do sistema e o tipo de dependências determinísticas (analíticas ou gráficas), então é possível representar o objeto na forma de um poço -sistema organizado. Ou seja, a representação de um objeto na forma de um sistema bem organizado é utilizada nos casos em que uma descrição determinística pode ser proposta e a validade de sua aplicação foi demonstrada experimentalmente (a adequação do modelo a um objeto real foi comprovado).

Esta representação é utilizada com sucesso na modelagem de sistemas técnicos e tecnológicos. Embora, estritamente falando. mesmo as relações matemáticas mais simples que refletem situações reais também não são absolutamente adequadas, pois, por exemplo, ao adicionar maçãs, não se leva em conta que elas não são exatamente iguais e o peso só pode ser medido com alguma precisão. Surgem dificuldades ao trabalhar com objetos complexos (biológicos, econômicos, sociais, etc.). Sem uma simplificação significativa, não podem ser representados como sistemas bem organizados. Portanto, para apresentar um objeto complexo na forma de um sistema bem organizado, é necessário destacar apenas os fatores essenciais para o propósito específico do estudo. As tentativas de aplicar modelos de sistemas bem organizados para representar objetos complexos são praticamente muitas vezes irrealizáveis, uma vez que, em particular, não é possível montar um experimento que comprove a adequação do modelo. Portanto, na maioria dos casos, ao representar objetos e problemas complexos nas fases iniciais do estudo, eles são apresentados pelas classes discutidas a seguir.

A divisão dos sistemas de acordo com o grau de organização é proposta na continuação da ideia de dividir os sistemas em bem organizado E mal organizado, ou difuso. A estas duas classes, outra classe foi adicionada em desenvolvimento, ou auto-organizado sistemas. Essas classes são brevemente caracterizadas na Tabela. 3.4.

A classificação em questão utiliza os termos então existentes, mas estão reunidos numa única classificação, em que as classes selecionadas são consideradas como abordagens à apresentação de um objeto ou problema a ser resolvido, e são propostas as suas características, o que permite escolher uma classe de sistemas de exibição de um objeto, dependendo do estágio de seu conhecimento e da possibilidade de obter informações sobre ele.

Tabela 3.4

Classificação de sistemas segundo F. E. Temnikov - V. N. Volkova

Aula auto-organizado ou em desenvolvimento, os sistemas são caracterizados por uma série de recursos e recursos específicos (Tabela 3.5). A tabela mostra primeiro as características que os aproximam dos objetos reais em desenvolvimento, e as três últimas características são o pagamento por estes, importantes para o desenvolvimento de sistemas.

Tabela 3.5

Características de desenvolvimento de sistemas com elementos ativos

Essas características apresentam uma variedade de manifestações, que às vezes podem ser distinguidas como características independentes. Estas características, via de regra, devem-se à presença de elementos ativos no sistema e são de dupla natureza: são novas propriedades que são úteis para a existência do sistema, a sua adaptabilidade às mudanças nas condições ambientais, mas ao mesmo tempo tempo causam incerteza e dificultam o controle do sistema.

Algumas das características consideradas são características de sistemas difusos (comportamento estocástico, instabilidade de parâmetros individuais), mas a maioria dos recursos são recursos específicos que distinguem significativamente esta classe de sistemas de outras e dificultam sua modelagem.

Ao mesmo tempo, ao criar e organizar a gestão empresarial, muitas vezes procuram exibi-los utilizando a teoria da regulação e controle automático, que foi desenvolvida para sistemas técnicos fechados e distorce significativamente a compreensão de sistemas com elementos ativos, o que pode prejudicar a empresa , tornam-no um “mecanismo” inanimado, incapaz de se adaptar ao meio ambiente e desenvolver opções para o seu desenvolvimento.

Tal situação começou, em particular, a ser observada no nosso país nas décadas de 1960 e 1970, quando directivas demasiado rígidas começaram a dificultar o desenvolvimento da indústria.

As características consideradas são contraditórias. Na maioria dos casos, são positivos e negativos, desejáveis ​​e indesejáveis ​​para o sistema que está sendo criado. Não é imediatamente possível compreendê-los e explicá-los, selecionar e criar o grau necessário de sua manifestação. Filósofos, psicólogos, especialistas em teoria de sistemas estudam as razões da manifestação de tais características em objetos complexos com elementos ativos, que, para explicar essas características, propõem e investigam padrões de sistemas. As principais regularidades de construção, funcionamento e desenvolvimento de sistemas até agora estudadas e que explicam essas características serão consideradas no próximo parágrafo.

A manifestação de características contraditórias dos sistemas em desenvolvimento e das leis que os explicam em objetos reais deve ser estudada, monitorada constantemente, refletida em modelos e busca de métodos e meios para regular o grau de sua manifestação.

Ao mesmo tempo, deve-se ter em mente a importante diferença entre o desenvolvimento de sistemas com elementos ativos e fechados. Tentando compreender as características fundamentais da modelagem de tais sistemas, os primeiros pesquisadores já notaram que, a partir de um certo nível de complexidade, o sistema é mais fácil de fabricar e colocar em operação, transformar e alterar do que ser representado por um modelo formal.

Com o acúmulo de experiência no estudo e transformação de tais sistemas, esta observação foi confirmada e sua principal característica foi percebida - a limitação fundamental de uma descrição formalizada de sistemas auto-organizados em desenvolvimento.

Este recurso, ou seja, a necessidade de combinar métodos formais e métodos de análise qualitativa é a base da maioria dos modelos e métodos de análise de sistemas. Ao formar tais modelos, a ideia usual de modelos, característica da modelagem matemática e da matemática aplicada, muda. A ideia de comprovar a adequação de tais modelos também muda.

A principal ideia construtiva de modelagem ao representar um objeto como uma classe de sistemas auto-organizados pode ser formulada da seguinte forma.

Está sendo desenvolvido um sistema de sinalização, com o qual são fixados os componentes e conexões atualmente conhecidos e, em seguida, transformando a exibição resultante usando as regras (regras) estabelecidas (aceitas). estruturação, ou decomposição, regras composições, procurar medidas de proximidade no espaço de estados), recebem componentes, relacionamentos, dependências novos e até então desconhecidos, que podem servir de base para a tomada de decisão ou sugerir os próximos passos para a preparação de uma decisão.

Assim, é possível acumular informações sobre o objeto, ao mesmo tempo em que fixa todos os novos componentes e conexões (regras de interação entre componentes), e, aplicando-os, obter mapeamentos dos sucessivos estados do sistema em desenvolvimento, criando gradativamente um modelo cada vez mais adequado. de um objeto real, estudado ou criado. Ao mesmo tempo, as informações podem vir de especialistas em diversas áreas do conhecimento e acumular-se ao longo do tempo à medida que surgem (no processo de conhecimento de um objeto).

A adequação do modelo também é comprovada, por assim dizer, sequencialmente (à medida que é formado), avaliando a correção da reflexão em cada modelo subsequente dos componentes e relações necessárias para atingir os objetivos.

Em outras palavras, tal modelagem torna-se, por assim dizer, uma espécie de “mecanismo” de desenvolvimento do sistema. A implementação prática de tal “mecanismo” está associada à necessidade de desenvolvimento de uma linguagem para modelar o processo de tomada de decisão. Tal linguagem (sistema de signos) pode ser baseada em um dos métodos de modelagem de sistemas (por exemplo, representações teóricas de conjuntos, lógica matemática, linguística matemática, modelagem dinâmica de simulação, abordagem de informação, etc.), mas à medida que o modelo se desenvolve, o os métodos podem mudar.

Situações problemáticas com uma grande incerteza inicial são mais consistentes com a representação de um objeto por uma terceira classe de sistemas. Nesse caso, a modelagem torna-se, por assim dizer, uma espécie de “mecanismo” de desenvolvimento do sistema. A implementação prática de tal “mecanismo” está associada à necessidade de desenvolvimento de uma linguagem para modelar o processo de tomada de decisão.

Tal linguagem (sistema de signos) pode ser baseada em um dos métodos de modelagem de sistemas (por exemplo, representações teóricas de conjuntos, lógica matemática, linguística matemática, modelagem dinâmica de simulação, etc.). Ao modelar os processos mais complexos (por exemplo, processos de formação de metas, melhoria de estruturas organizacionais, etc.), o “mecanismo” de desenvolvimento (auto-organização) pode ser implementado na forma de uma metodologia adequada para análise de sistemas. Sobre a ideia considerada de modelagem ao exibir um objeto por uma classe de sistemas auto-organizados, a proposta no Cap. 4 método de formalização gradual do modelo de tomada de decisão.

Ao modelar os processos mais complexos (por exemplo, processos de definição de metas, melhoria de estruturas organizacionais, etc.), o "mecanismo" de desenvolvimento (auto-organização) pode ser implementado na forma de uma metodologia apropriada de análise de sistema (exemplos são discutidos no livro didático e livros de referência).

A classe de sistemas considerada pode ser dividida em subclasses, destacando adaptativo, ou auto-ajustável, sistemas, auto-aprendizagem sistemas, auto-cura, auto-reprodução e classes semelhantes nas quais os recursos considerados acima e ainda não estudados (por exemplo, para sistemas auto-reproduzíveis) são realizados em graus variados.

Quando um objeto é representado por uma classe de sistemas auto-organizados, as tarefas de determinação de objetivos e escolha de meios são, via de regra, separadas. Ao mesmo tempo, as tarefas de determinação de objetivos e escolha de meios, por sua vez, podem ser descritas como sistemas auto-organizados, ou seja, a estrutura das principais direções do plano, a estrutura da parte funcional do sistema de controle automatizado deve se desenvolver da mesma forma (e mesmo aqui é necessário incluir com mais frequência o “mecanismo” de desenvolvimento), bem como o estrutura da parte de suporte do sistema de controle automatizado, estrutura organizacional empresas, etc.

A maioria dos exemplos de métodos, modelos e técnicas de análise de sistemas considerados nos capítulos seguintes baseiam-se na representação de objetos na forma de sistemas auto-organizados, embora isso nem sempre seja especificamente estipulado.

É conveniente usar as classes de sistemas consideradas como abordagens no estágio inicial de modelagem de qualquer problema. Estas classes podem ser associadas a métodos de representação formalizada de sistemas, e assim, determinada a classe do sistema, é possível dar recomendações sobre a escolha de um método que permita uma visualização mais adequada.

• Volkova V. N. Abordagem à escolha do método de representação formalizada de sistemas / V. II. Volkova, F. E. Temnikov // Modelagem de sistemas complexos. M.: MDNTP, 1978. S. 38-40.
• Nalimov V. V. Influência das ideias da cibernética e estatística matemática sobre a metodologia pesquisa científica// Problemas metodológicos da cibernética: materiais para a Conferência All-Union. T. 1. M.: 1970. S. 50-71.