|
|
ОглавлениеГлава 3. Модели и моделирование Для бесплатного чтения доступна только часть главы! Для чтения полной версии необходимо приобрести книгуГЛАВА 2. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫТермин «система» употребляется в очень широком смысле. Мы говорим: Солнечная система, система Станиславского, нервная система, система уравнений, отопительная система, система взглядов и убеждений и т.д. Есть системы, естественно возникшие в природе, есть искусственно созданные человеком, материальные и идеальные. Так в языке нашло отражение нечто общее между любыми проявлениями действительности. Это всеобщее подобие обозначается термином «системность», и нам предстоит конкретизировать его смысл. Простейшим описанием разнообразия систем является их классификация. Многие особенности системы, которые придется учитывать при работе с ней, связаны с ее происхождением. Этот признак дает следующую классификацию: — физические системы (например, бассейны рек); — биологические системы (живые организмы, популяции); — технические системы (автомобили, электростанции); — абстрактные системы (философия, математика); — социальные системы (семья, этнос). Возможны и другие классификации. Например: — экологические системы (сочетание физических, биологических, технических и социальных систем); — организационные системы (группы, государства, партии); — процессные системы (алгоритмы, технологии, жизненный цикл). Р. Акофф предлагает классифицировать системы по тому, насколько присущи целеполагание и выбор частям системы и самой системе. Поскольку конкретное употребление термина связано с конкретной ситуацией и целью его использования, существует множество различных определений системы, от почти бессодержательного («системой является все то, что мы хотим рассматривать как систему») до сугубо специфических определений, даваемых разными — точными, естественными и гуманитарными науками (один философ собрал и опубликовал коллекцию из 45 разных определений!). Свое определение требуется и для системного анализа. В силу его направленности на решение любых проблем понятие системы в этом случае должно быть очень общим, применимым к любым ситуациям. Выход видится в том, чтобы обозначить, перечислить, описать такие черты, свойства, особенности систем, которые, во-первых, присущи всем системам без исключения, независимо от их искусственного или естественного происхождения, материального или идеального воплощения; а во-вторых, из множества свойств были бы отобраны и включены в список по признаку их необходимости для построения и использования технологии системного анализа. Полученный список свойств можно назвать дескриптивным (описательным) определением системы. Приступим к обсуждению необходимых нам свойств системы. Они естественно распадаются на три группы (статические, динамические и синтетические), по четыре свойства в каждой. 2.1. Статические свойства системыСтатическими свойствами назовем особенности конкретного состояния системы. Это как бы то, что можно разглядеть на мгновенной фотографии системы, то, чем обладает система в любой, но фиксированный момент времени. Целостность — первое свойство системы. Всякая система выступает как нечто единое, целое, обособленное, отличающееся от всего остального. Назовем это свойство целостность системы. Оно позволяет весь мир разделить на две части: систему и окружающую среду (рис. 2.1). Понятие целостности в дальнейшем будет расширяться и углубляться, а пока оно обозначает лишь факт внешней различимости системы в среде. Рис. 2.1 Открытость — второе свойство системы. Выделяемая, отличимая от всего остального, система не изолирована от окружающей среды. Наоборот, они связаны и обмениваются между собой любыми видами ресурсов (веществом, энергией, информацией и т.д.). Обозначим эту особенность термином «открытость» системы и обсудим это свойство подробнее. Отметим, что связи системы со средой имеют направленный характер: по одним среда влияет на систему (их называют входами системы), по другим система оказывает влияние на среду, что-то делает в среде, что-то выдает в среду (такие связи называют выходами системы) (рис. 2.2). Перечень входов и выходов системы называют моделью черного ящика. В этой модели отсутствует информация о внутренних особенностях системы. Несмотря на (кажущуюся) простоту и бедность содержания модели черного ящика, эта модель часто вполне достаточна для работы с системой. Рис. 2.2 Во многих случаях управления техникой (автомобилем, радиоаппаратурой, компьютером, прибором) или людьми (например, в менеджменте) информация только о входах и выходах управляемой системы позволяет успешно достигать цели. Однако для этого модель должна отвечать определенным требованиям. Вы можете испытывать затруднения, если не знаете, что у некоторых моделей телевизоров кнопку включения надо не нажимать, а вытягивать, или что в некоторых отелях выключатель в темном помещении совмещен с задвижкой, и вообще встретившись с прибором, не все входы которого вам известны. Ясно, что для успешного управления системой модель черного ящика должна содержать всю информацию, необходимую для достижения цели. При попытке удовлетворить это требование исполнитель встретится с трудностями, которые следует иметь в виду. Перечислим эти трудности. Трудности построения модели черного ящика. Все они проистекают из того, что модель всегда содержит конечный список связей, тогда как их число у реальной системы не ограничено. Возникает вопрос: какие из них включать в модель, а какие — нет? Ответ мы уже знаем: в модели должны быть отражены все связи, существенные для достижения цели. Но слово «существенные» — оценочное! Оценку может дать только субъект. Но кроме способности оценивать, субъект обладает еще одним свойством — способностью иногда ошибаться в своих оценках. Ошибка в оценке приведет к тому, что модель не вполне будет отвечать требованию адекватности, а значит, ее использование приведет к затруднениям в работе с системой. Возможны четыре типа ошибок при построении модели черного ящика. Ошибка первого рода происходит, когда субъект расценивает связь как существенную и принимает решение о включении ее в модель, тогда как на самом деле по отношению к поставленной цели она несущественна и могла бы быть неучитываемой. Это приводит к появлению в модели «лишних» элементов, по сути ненужных. Ошибка второго рода, наоборот, совершается субъектом, когда он принимает решение, что данная связь несущественна и не заслуживает быть включенной в модель, тогда как на самом деле без нее наша цель не может быть достигнута в полной мере или даже совсем. Контрольный вопрос: какая из ошибок хуже? Обычно говорят: конечно, вторая. Ответ не точен. Ведь слово «хуже» — оценочное! Следовательно, нужно определить — «в каком смысле?» Отметим, что использование модели, содержащей ошибку, неизбежно приведет к потерям. Потери могут быть небольшими, приемлемыми или нетерпимыми, недопустимыми. Если принять как критерий качества решения величину потерь при его реализации, то вопрос о том, какая ошибка хуже, сводится к сравнению величин потерь, связанных с ними. Урон, наносимый ошибкой первого рода, связан с тем, что информация, внесенная ею, лишняя. При работе с такой моделью придется тратить лишние ресурсы на фиксацию и обработку лишней информации, например, тратить на нее память машины и время обработки. На качестве решения это может не сказаться, а на стоимости и своевременности — обязательно. Кроме того, если информация о «лишнем» элементе в модели зашумлена (например, погрешностями измерений), то присутствие этого шума снизит качество решения. Потери от ошибки второго рода — это урон от того, что информации для полного достижения цели не хватит, цель не может быть достигнута в полной мере. Теперь ясно, что хуже та ошибка, потери от которой больше. А это зависит от конкретных обстоятельств. Например, если время является критическим фактором, то ошибка первого рода становится гораздо более опасной, чем второго: вовремя принятое, пусть не наилучшее, решение предпочтительнее оптимального, но запоздавшего. Ошибкой третьего рода принято считать последствия незнания. Для того чтобы оценивать существенность некоторой связи, надо знать, что она вообще есть. Если это неизвестно, вопрос о включении или невключении ее в модель вообще не стоит: в моделях есть только то, что мы знаем. Но от того, что мы не подозреваем о существовании некой связи, она не перестает существовать и проявляться в реальной действительности. А дальше все зависит от того, насколько она существенна для достижения нашей цели. Если она несущественна, то мы в практике и не заметим ее наличия в реальности и отсутствия в модели. Если же она существенна, мы будем испытывать те же трудности, что и при ошибке второго рода. Разница состоит в том, что ошибку третьего рода труднее исправить: надо добывать новые знания. Ошибка четвертого рода может возникнуть при неверном отнесении известной и признанной существенной связи к числу входов или выходов. Например, жесткую корреляцию между урожайностью зерновых и яйценоскостью кур можно толковать как вход — то из них, что известно, а выход — то, что надо оценить. Но ведь можно счесть ношение определенного головного убора входом, поскольку было точно установлено, что в Англии прошлого века здоровье мужчин, носящих цилиндры, было намного лучше, чем здоровье носящих кепки. Как интерпретировать факт, что заключенные чаще посещают церковь, чем люди на свободе? А проблема симптомов и синдромов в медицине? Таким образом, при построении модели черного ящика следует остерегаться совершить любую из четырех ошибок. Открытость систем и целостность мира. Очень важным для системного анализа следствием открытости систем является очевидность всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости в природе. Этот закон диалектики, установленный в интеллектуальных и экспериментальных муках нескольких поколений, оказывается вполне простым результатом открытости систем. Между любыми двумя системами обязательно существует, и ее можно отыскать, длинная или короткая цепочка систем, связывающая их: выход каждой системы является входом другой. При этом прямая и обратная цепи, как правило, различны, откуда возникает понятие несимметричной причинно-следственной связи. В заключение рассмотрения второго свойства систем предлагается маленькое интеллектуальное развлечение. Ответьте на вопрос: существуют ли закрытые (т.е. не имеющие связей с окружающей средой) системы? Для облегчения предлагается три варианта ответа: 1) да, существуют; 2) нет, не существуют; 3) не знаю, и никогда не узнаю. Эксперимент, проверяющий существование или не существование закрытой системы, поставить невозможно, поэтому этот вопрос является предметом веры, а не науки; сторонники противоположных утверждений («да» и «нет») не в состоянии доказать свою правоту, насколько бы они ни были уверены в ней. Внутренняя неоднородность: различимость частей (третье свойство системы). Если заглянуть внутрь «черного ящика», то выяснится, что система не однородна, не монолитна: можно обнаружить, что разные качества в разных местах отличаются. Описание внутренней неоднородности системы сводится к обособлению относительно однородных участков, проведению границ между ними. Так появляется понятие о частях системы. При более детальном рассмотрении оказывается, что выделенные крупные части тоже не однородны, что требует выделять еще более мелкие части. В результате (рис. 2.3) получается иерархический список частей системы, который мы будем называть моделью состава системы. Внимание! Авторские права на книгу "Прикладной системный анализ" (Тарасенко Ф.П.) охраняются законодательством! |
||||||||||||||||||||||
