Ответы по лекциям-1.. Контрольные вопросы Каковы основные свойства систем Свойство системы совокупность параметров системы, определяющих ее поведение
 Скачать 20.4 Kb.
|
|
Корганбек Диас АиУ 20-12 1-лекция. Контрольные вопросы: 1. Каковы основные свойства систем? Свойство системы — совокупность параметров системы, определяющих ее поведение. 1. Делимость. Система предполагает деление на подсистемы и элементы. 2. Целостность. Все компоненты системы служат для ее функционирования, для достижения целей. Если целостность нарушается, то возникает так называемое состояние локальной эффективности, когда возникает эффект только в отдельном компоненте, а для системы в целом эффект не возникает или же возникает отрицательный эффект. 3. Эмерджентность. От английского слова «emerge» — возникать, проявляться. Смысл этого свойства — система обладает качествами, не присущими ни одному из ее компонентов. Это свойство возникает только тогда, когда система работает, функционирует. 4. Связность. Решение, принятое в одном из компонентов системы, затрагивает не менее одного соседнего компонента. 5. Сложность. Система называется сложной, если она состоит из большого числа взаимосвязанных компонентов. То есть сложность определяется многоступенчатостью и многообразием связей между ее компонентами. Выделяют два типа сложности: сложность, вызванная детализацией, количеством рассматриваемых компонентов и динамическая сложность. Соответственно выделяют различные пути преодоления типов сложности. Если в первом случае необходимо найти способ упростить на основе группировки сложную систему, т.е. составить пошаговый алгоритм, то во втором случае сложность возникает в тех случаях, когда компоненты системы вступают между собой в самые разнообразные взаимодействия и даже при небольшом их количестве они могут быть соединены множеством способов. Здесь возникает проблема, известная в теории систем как «проблема И (1 И 1)». То есть руководить двумя одинаковыми объектами более чем в два раза сложнее, чем каждым в отдельности, потому что они могут пребывать в разных состояниях, которые будут меняться в зависимости от того, что происходит с другим объектом. Кстати, самой сложной из известных систем является человеческий мозг. При весе около 1,5 кг он состоит из более чем 100 млрд нейронов (нервных клеток), у каждого из которых может быть до 100 тыс. связей. 6. Организованность. Это свойство противоположно (обратно пропорционально) сложности. То есть организованность является способом уменьшения сложности за счет изменения связей внутри системы и с внешней средой. Это свойство обусловлено тем, что сложность необходимо контролировать и реагировать на изменение сложности. 7. Управляемость. Это свойство тесно связано с организованностью и сложностью. В самом общем виде под управляемостью следует понимать способность системы за заданный период времени достигать поставленных целей. Можно трактовать управляемость как способность системы обеспечивать достижение максимальных результатов при минимальных затратах с учетом имеющихся потенциальных возможностей. 8. Устойчивость. Под устойчивостью понимается способность системы в условиях воздействия внутренней среды и внешнего окружения функционировать в соответствии с определенным планом. Устойчивость связывается со способностью системы выполнять возложенные на нее функции, несмотря на отклонения в ее структуре и организации. В устойчивых системах небольшие изменения в организации или структуре оказывают пренебрежимо малое влияние на поведение системы. 9. Самообновление. Это способность системы вырабатывать необходимые в данной ситуации нововведения, оценивать их эффективность, а также обеспечивать их реализацию наиболее адекватным способом. Это свойство особенно актуально в настоящее время, когда инновационный путь развития является по сути единственным эффективным. Известный американский ученый У.Э. Деминг назвал понимание системных свойств основой, минимумом теоретических знаний, обязательных для каждого стремящегося к успеху руководителя . 2. Что такое сложная система? Сложная система — система, состоящая из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), вследствие чего она приобретает новые свойства, которые отсутствуют на подсистемном уровне и не могут быть сведены к свойствам подсистемного уровня. По Растригину, строгое определение сложной системы ещё не найдено, но к некоторым чертам сложной системы (как объекта управления) относятся: -Отсутствие математического описания или алгоритма, -«Зашумлённость», выражающаяся в затруднении наблюдения и управления. Обусловлена не столько наличием генераторов случайных помех, сколько большим числом второстепенных (для целей управления) процессов, -«Нетерпимость» к управлению. Система существует не для того, чтобы ей управляли, -Нестационарность, выражающаяся в дрейфе характеристик, изменении параметров, эволюции во времени, -Невоспроизводимость экспериментов с ней. 3. Каковы основные свойства сложных систем? Сложность иерархической структуры. В сложных системах одновременно функционирует несколько различных иерархических структур, взаимодействие между которыми не сводиться обычно к простым отношениям иерархического соотношения. 1.Многофункциональность. Возможность реализации в системе большого числа функций. 2.Иерархичность. Проявляется в структуре связей между элементами и последовательности реализации функций. 3.Связность (целостность). Не дает разбить систему на независимые части. Для достижения оптимального результата функционирования системы требуется взаимодействие всех ее частей. 4.Распределенность (рассредоточенность). Элементы системы распределены в пределе значительных территорий, что требует учитывать особенности передачи информации между элементами системы. 5.Переменность структур. Организация подсистем, изменение структуры связи между элементами, и структуры самих элементов, с целью достижения наибольшей адекватности между системой и выполненной ею функцией. 6.Адаптруемость. Приспособленность системы к внешним условиям, позволяющая оптимальным образом достичь общей цели функционирования. 7.Надежность. Способность системы безотказно функционировать в течении заданного промежутка времени. 8.Живучесть. Способность системы при отказе отдельных элементов выполнить либо основные функции, либо все функции, но с пониженной эффективностью. 9.Контроль и диагностика. Производит контроль (самоконтроль) правильности функционирования элементов и отдельных подсистем осуществить диагностику (само диагностику) неисправностей в подсистемах. 11.Неоднородность элементов. Является следствием того, что сложная система является человеко-машинным, т.е. содержит коллективы людей и технических средств. Это заставляет учитывать влияние социологических и инженерно-психологических аспектов деятельности рабочих. Следует учитывать, что элементы технических средств являются разнородными, которые строятся на различных физических принципах. Отдельные подсистемы могут быть построены на основе принципа однородности. 12.Параллельность. Достигается заданная производительность за счет одновременной работы ее элементов. 13.Нарасчиваемость. Способность системы к развитию, достигая без нарушения … основных функций, путем изменения числа элементов и/или их состава. 14.Системность. Проявление новых качеств несвойственных группе автономных элементов. 15.Автоматизированность. Проявление в массовом использовании средств ВТ для целей проектирования и моделирования автоматизации и оптимизации управления системой и реализации ее функций. 16.Сложность анализа синтеза и организации функционирования системы. Требуют сложного материального аппарата и мощных вычислительных средств. 17.Небольшие сроки. Малые в начале и в целом большие затраты средств. 18.Множественность целей, которые могут не совпадать с целями отдельных подсистем. 19.Динамичность процессов имеет стохастический характер. Теоретической базой материального анализа является …, которые отражают роль методологических исследований при изучении сложных объектов. Изучение системы предполагает ее анализ взаимодействия со средой. Это приводит к необходимости разделения систем на открытые и замкнутые (полная изоляция от среды). Это понятие условно, т.к. реальные системы всегда являются открытыми. Понятие открытая система предполагает наличие у системы входов и выходов, через которое осуществляется взаимодействие с внешней средой. Возможность получения информации на входах и выходах чрезвычайно важна, поскольку анализ поведения системы можно проводить по результатам ее реакции на входные воздействия, даже не располагая другими сведениями о системе. Требование высокой надежности и живучести вычислительных средств (ВС) является важным. Задачи управления энергетической системой, движение воздушного транспорта требуют создания ВС обладающих живучестью, с тем, чтобы обеспечить непрерывное функционирование системы в течение длительного промежутка времени. Создание ВС высокой производительности и надежности по своей природе сложная задача, связанная с большими материальными затратами. От удачно подобранных ВС, к решаемому классу задач, на столько будет проще их математическое обеспечение. 4. Чем отличаются сложные системы от простых? Система существует благодаря взаимодействию ее частей; при этом важен не столько размер или количество этих частей, сколько установившиеся между ними связи и влияние, которое они оказывают друг на друга. Эти взаимосвязи, а, следовательно, и сами системы, бывают простыми и сложными. Есть два способа усложнить все что угодно. Когда мы думаем о чем-то сложном, мы часто его себе представляем состоящим из множества различных частей. Это сложность строения. Если вы посмотрите на мозаику-головоломку, состоящую из тысячи деталей, то увидите эту сложность строения. Часто можно найти способ упрощения, объединяя детали в группы и организуя их по-другому, ведь у каждой детали есть только одно место, в которое она может войти. С такого рода сложностью хорошо справляются компьютеры, в особенности, если процедуры работы с такими системами поддаются программированию. Другой тип сложности — динамическая сложность.Онавозникает тогда, когда элементы системы могут быть связаны друг с другом различными способами, потому что каждая часть может находиться в различных возможных состояниях, и тогда даже небольшое количество элементов может объединяться огромным количеством способов. И не всегда оправдывается тот, казалось бы, неопровержимый закон, что чем меньше количество элементов, тем проще понять и управлять системой. Все зависит от степени динамической сложности. Рассмотрим, к примеру, коллектив сотрудников фирмы. У каждого из них может время от времени попросту меняться настроение. Поэтому существует множество вариантов связей, которые могут устанавливаться между ними. Таким образом, система может содержать небольшое количество элементов, но обладать огромной динамической сложностью. И проблемы, кажущиеся на первый взгляд достаточно простыми, могут оказаться слишком сложными при ближайшем рассмотрении. Cистемы делятся на простые, сложные и большие. Простые системы с достаточной степенью точности могут быть описаны известными математическими соотношениями. Особенность простых систем - в практически взаимной независимости от свойств, которая позволяет исследовать каждое свойство в отдельности в условиях классического лабораторного эксперимента и описать методами традиционных технических дисциплин (электротехника, радиотехника, прикладная механика и др.). Примерами простых систем могут служить отдельные детали, элементы электронных схем и т.п. Сложные системы состоят из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, каждый из которых может быть представлен в виде системы (подсистемы). Сложные системы характеризуются многомерностью (большим числом составленных элементов), многообразием природы элементов, связей, разнородностью структуры. К сложной можно отнести систему, обладающую по крайней мере одним из ниже перечисленных признаков: систему можно разбить на подсистемы и изучать каждую из них отдельно; система функционирует в условиях существенной неопределённости и воздействия среды на неё, обусловливает случайный характер изменения её показателей; система осуществляет целенаправленный выбор своего поведения.Сложные системы обладают свойствами, которыми не обладает ни один из составляющих элементов. Сложными системами являются живые организмы, в частности человек, ЭВМ и т.д. Особенность сложных систем заключается в существенной взаимосвязи их свойств. Большие системы - это сложные пространственно-распределённые системы, в которых подсистемы (их составные части) относятся к категориям сложных. Дополнительными особенностями, характеризующими большую систему, являются: большие размеры; сложная иерархическая структура; циркуляция в системе больших информационных, энергетических и материальных потоков; высокий уровень неопределённости в описании системы. Автоматизированные системы управления, воинские части, системы связи, промышленные предприятия, отрасли промышленности и т.п. могут служить примерами больших систем. системный анализ теория система. 5. Что такое и для чего нужна модель «черный ящик»? Чёрный я́щик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или неважны в рамках данной задачи. «Метод чёрного ящика» — метод исследования таких систем, когда вместо свойств и взаимосвязей составных частей системы, изучается реакция системы, как целого, на изменяющиеся условия. Подход чёрного ящика сформировался в точных науках (в кибернетике, системотехнике и физике) в 1920—1940-х годах и был заимствован другими науками (прежде всего, бихевиористической психологией). Система, которую представляют как «чёрный ящик», рассматривается как имеющая некий «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы, при этом происходящие в ходе работы системы процессы наблюдателю неизвестны. Предполагается, что состояние выходов функционально зависит от состояния входов. Каноническое представление чёрного ящика — это полное описание его функций. Два чёрных ящика с одинаковыми каноническими представлениями считаются эквивалентными. Изучение системы по методу чёрного ящика сводится к наблюдениям за ней и проведению экспериментов по изменению входных данных, при этом в ходе наблюдения над реакциями системы на внешние воздействия достигается определённый уровень знаний об исследуемом объекте, позволяющий осуществлять прогнозирование поведения «чёрного ящика» при любых заданных условиях. Примером применения метода чёрного ящика является исследование многополюсника, устройство которого неизвестно или бихевиористический подход к эксперименту и его интерпретация в психологии. Знания, полученные об объекте по методу чёрного ящика, не позволяют получить информацию о его внутреннем строении и внутренних механизмах системы. Данный метод применяется для решения задач моделирования управляемых систем[2], в инженерной психологии — для формального описания деятельности оператора и построения её математических моделей. |