Реферат. Реферат_Кардашин. Реферат на тему Определения понятия сложность

• Название: Реферат на тему Определения понятия сложность
• Анкор: Реферат
• Дата: 23.04.2022
• Размер: 37.1 Kb.
• Имя файла: Реферат_Кардашин.docx
• Тип: Реферат; #492428

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Уральский государственный лесотехнический университет» (УГЛТУ)

Социально-экономический институт

Кафедра интеллектуальных систем

РЕФЕРАТ

на тему: "Определения понятия «сложность» и методы её оценки при различных подходах к определению понятия «система»"

Дисциплина: «Теория систем и системный анализ»

Студент: Кардашин В.С

Группа: ИЦЭ-21

Курс: 2

Направление: 09.03.03

Преподаватель: Монтиле А.И.

Екатеринбург,

2022

Введение

Современная цивилизация находится сейчас на столь высокой ступени в познании деталей окружающего ее мира, что можно все более часто и с возрастающим профессионализмом говорить о структурах и об их сложности. В то же время мир, все, что нас окружает – это множество сложных систем. Познавая сложность систем, мы начинаем понимать структуру мира в целом, и это является важным обстоятельством в кардинальном решении многих проблем.

Содержание

Введение 2

Общая теория систем 4

Основные понятия систем и ее свойства 4

Классификация систем 5

Техническая система 8

Структура технической системы 9

Понятие «сложность» и ее оценивание 11

Заключение 14

Список источников 15

Общая теория систем

Основные понятия систем и ее свойства

Приведем несколько определений понятию «система».

1. 
   Система (от греч. systema – целое, составленное из частей; соединение), совокупность множества элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определенную целостность, единство.
   
2. 
   Система – это сложный комплекс, функционирование которого как целого зависит от составляющих его частей и от взаимодействия между этими частями.
   
3. 
   Система – совокупность (множество) отдельных объектов с неизбежными связями между ними.
   

Термин «система» является ключевым для многих областей знаний. Если же определение системы не рассматривается в контексте конкретной дисциплины, но при этом является объектом изучения (для теории систем, системного анализа и теории сложности), то следует ввести некоторую упорядоченность в предмет изучения.

Отметим следующие свойства систем:

1. 
   Детерминированность – поведение (реакция) системы однозначно зависит от значений входных параметров. Характерно наличие в системе чётких причинно-следственных связей, причем как в статике, так и в динамике. Детерминированность позволяет применять научный подход в исследовании систем. В теории хаоса, которую иногда отождествляют с теорией сложности, рассматриваются детерминированные системы.
   
2. 
   Синергетичность – целое (система) является заведомо большим, чем сумма составляющих его частей, что позволяет рассматривать систему в виде эффективной структуры из составляющих её компонентов.
   
3. 
   Полнота и непротиворечивость – «правильная» система должна быть полна (достаточна для выполнения своих функций и достижения своих целей) и непротиворечива (не должно быть противоречивых целей у всей системы).
   
4. 
   Иерархичность – компоненты (элементы) системы могут сами рассматриваться в качестве систем (подсистем), а система, как единое целое, может быть подсистемой в системе более высокого уровня.^[2]
   

Классификация систем

Для полноты понимания системы как объекта изучения, опираясь на вышеперечисленные свойства, можно осуществлять классификацию систем по разным критериям.

1. По отношению системы к окружающей среде:

• 
  открытые (есть обмен ресурсами с внешней средой);
  
• 
  закрытые (нет обмена ресурсами с внешней средой).
  

2. По происхождению системы (элементов, связей, подсистем):

• 
  искусственные (орудия, механизмы, машины, автоматы, роботы и т.д.);
  
• 
  естественные (живые, неживые, экологические, социальные и т.д.);
  
• 
  виртуальные (воображаемые и, хотя реально не существующие, но функционирующие так же, как и в случае если бы они существовали);
  
• 
  смешанные (экономические, биотехнические, организационные и т.д.).
  

3. По описанию переменных системы:

• 
  с качественными переменными (имеющими лишь содержательное описание);
  
• 
  с количественными переменными (имеющие дискретно или непрерывно описываемые количественным образом переменные);
  
• 
  смешанного описания (количественно-качественное).
  

4. По типу описания закона (законов) функционирования системы:

• 
  типа "черный ящик" (полностью неизвестен закон функционирования системы; известны только входные и выходные сообщения);
  
• 
  не параметризованные (закон функционирования не описан; система содержит символические неизвестные параметры; известны лишь некоторые априорные свойства закона функционирования);
  
• 
  параметризованные (закон известен с точностью до параметров и его можно отнести к некоторому классу зависимостей);
  
• 
  типа "белый (прозрачный) ящик" (полностью известен закон).
  

5. По способу управления системой:

 управляемые извне системы (без обратной связи, регулируемые, управляемые структурно, информационно или функционально);

 управляемые изнутри (самоуправляемые или саморегулируемые, программно-управляемые, регулируемые автоматически, адаптируемые – приспосабливаемые с помощью управляемых изменений состояний, и самоорганизующиеся – изменяющие во времени и в пространстве свою структуру наиболее оптимально, упорядочивающие свою структуру под воздействием внутренних и внешних факторов);

 с комбинированным управлением (автоматические, полуавтоматические, автоматизированные, организационные).

6. По принадлежности к исследуемой области:

• 
  социальная;
  
• 
  экономическая;
  
• 
  политическая;
  
• 
  биологическая;
  
• 
  информационная;
  
• 
  техническая.
  

7. По мере участия человека (авторские концепции):

 природная;

 техническая;

 гуманитарная.^[6]

Техническая система

Теория сложности, теория систем и системный анализ развивают аналитический аппарат для изучения систем в самом общем виде, стараясь выработать универсальный набор правил. Но чтобы лучше понять суть теории сложности, необходимо рассмотрение некоего частного случая, причем наиболее удобного для анализа, структурирования и моделирования. Такими системами являются технические системы, которые легче других поддаются структурированию и математическому моделированию.

Определим термин «техническая система». Для этого понадобится вышеприведенная классификация систем по участию в них человека.

В природной системе для ее функционирования присутствие человека совершенно необязательно; более того, даже нежелательно. В процессах существования и развития дикой природы человек не играет значимой или созидательной роли: человек своей волей не формирует популяции животных и растений и их взаимодействие на обширных территориях (если не принимать во внимание вред, наносимый природе). Здесь вступают в силу естественные законы, множественные случайные факторы, неподконтрольные человеку. Для познания такой системы необходимо сначала проанализировать все процессы, происходящие в ней и вокруг нее. Затем синтезировать систему при помощи доступных средств макетирования, чтобы понять, как воздействовать на объект изучения, не уничтожив его. В конечном итоге говорить о выводах следует только с учетом больших вероятностных приближений. В итоге в расчеты вкрадывается неточность оценок вплоть до опровержения.^[7]

Для гуманитарной системы основными элементами функционирования являются люди, а связями между элементами служат взаимоотношения. Здесь законы функционирования, отношения и цели определяются только волей людей, их стремлениями, склонностями, привычками и амбициями. Гуманитарная система – это система отношений внутри человеческого общества. Как известно, они открыты внешнему воздействию случайных факторов, изменчивы и вообще свободны. Здесь так же, как и для природной системы, велика вероятность ошибки при макетировании и расчетах, трудно определяема конечная цель, иногда уместно говорить о наличии у гуманитарной системы нескольких целей, часто противоречащих одна другой.^[5]

Для технических систем составными элементами является все то, что создал или продолжает создавать человек в процессе развития цивилизации и обустройства своего существования на Земле. Это все инструменты, приборы и сооружения, которыми человек отделил себя от природы. Здесь законы функционирования диктуются потребностями человека в улучшении устройства своего быта, т.е. в получении некоторой пользы через решение конкретно поставленной и четко формализованной технической задачи. Главной чертой технической системы является то, что ее сначала проектируют, а затем реализуют.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что структура технической системы изначально известна, в отличие от природной или гуманитарной, где сначала идет анализ, а только затем синтез. Следовательно, техническая система легче поддается структурированию и математическому моделированию, чем какая-либо другая.^[1]

Структура технической системы

Что является для технической системы ее структурой? По определению системы как взаимосвязанной совокупности элементов, вполне очевидно следующее заключение: само существование элементов и связей между ними заведомо предполагает наличие структуры.

Структура в ее детерминированном понимании есть внутренняя форма организованности элементов системы, проявляющаяся в виде постоянных связей и единстве условий их определения.

Если элементы (компоненты, части) объекта и связи между ними зафиксированы, то мы имеем дело уже с определенной абстракцией объекта– со схемой. Схема, состоящая из элементов и связей, ещё не является структурой. Структура есть абстракция системы, в случае которой интересуются не столь эмпирическими свойствами элементов, сколь видами их организованности. Целостная структура, отражающая свойства симметрии и асимметрии, есть качественная абстракция объекта. А некоторая совокупность чисел может оказаться количественной абстракцией реального объекта. Заметим, что структура выступает интегрирующим фактором системы и детерминирует ее качество.^[3]

Если система имеет некоторую структуру, то можно ввести понятие модели.

Модель – упрощенное представление о реальном предмете, процессе или явлении. Это, как правило, искусственно созданный объект в виде схемы, совокупности математических формул, физической конструкции, наборов данных и алгоритмов их обработки и т.п. Также можно сказать, что модель – это объект, используемый вместо другого объекта с какой-то целью.

При классификации моделей выделяют основные признаки классификации моделей:

 область использования;

 учет в модели временного фактора (динамики);

 отрасль знаний;

 способ представления моделей.

Один и тот же объект может иметь множество моделей, а разные объекты могут описываться одной моделью.

Моделирование – это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.

Каждый объект имеет большое количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее существенные, свойства. Так, модель самолета должна иметь геометрическое подобие оригиналу, модель атома – правильно отражать физические взаимодействия, архитектурный макет города – ландшафт и т.д.

Основной задачей процесса моделирования является выбор наиболее адекватной к оригиналу модели и перенос результатов исследования на оригинал. Существуют различные методы и способы моделирования. В частности, рассмотрим такое понятие как «алгоритм».

Алгоритм – это заданная последовательность строго формализованных действий, совершаемых исполнителем над информацией, переданной ему для преобразования и получения конечного решения. При этом должны выполняться следующие требования:

 после каждого шага указывается, какой шаг следует выполнять дальше, либо указывается, когда следует работу алгоритма считать законченной;

 останавливаться после конечного числа шагов (зависящего от исходных данных) с выдачей результата;

 наличие механизма реализации, который по описанию алгоритма порождает процесс вычисления на основе исходных данных.

Исходя из требований, необходимых для формализации алгоритма и понимания термина «модель» тождественно термину «алгоритм», можно заключить, что при построении модели технической системы следует соблюдать три вышеприведенных правила. Чем труднее выполнить эти правила, тем сложнее моделируемая система. Т.е. в оценку сложности системы вложена сложность оценки ее модели или алгоритма. Попробуем теперь разобраться в понятии сложности, уяснить, какими путями возможно ее преодолеть, опираясь на рассмотренные выше термины: «система», «структура», «модель» и «алгоритм».^[8]

Понятие «сложность» и ее оценивание

Понятия «сложность» будем рассматривать в контексте моделей технических систем. Сначала проанализируем качественные критерии.

Сложность в интуитивном понимании во многом схожа с трудоемкостью. Нельзя абстрагироваться от области, для которой системы проектируются и анализируются. Ведь сложность одной системы возможно определить только относительно другой, некоторой эталонной системы.

Как правило, понятие «сложность» используется в сравнительной нотации. Оценка сложности может производиться на качественном уровне: «первый вариант сложнее второго», «третий вариант самый сложный» и т.п. – на множестве альтернативных вариантов выстраиваются бинарные отношения порядка».

При оценивании сложности, можно рассматривать всю систему целиком, не вникая во взаимосвязи элементов. Тогда такой анализ называется «поиском в ширину». Но если же нас больше интересует структура конкретной подсистемы, ее локальные связи, то уместно говорить о «поиске в глубину».

Для количественного познания сложного – формализации сложности – используется, как правило, кибернетический подход. Исходное явление необходимо, прежде всего, снабдить математической моделью. Применительно к этой модели разрабатывается критерий сложности. Основанием для его разработки служит набор непротиворечивых аксиом (аксиоматика сложности).

Если в нашем распоряжении имеется процедура количественной оценки сложности, то ее можно использовать, например, для сравнения альтернативных вариантов, упорядоченных по сложности. В качестве вариантов могут выступать математические описания различных явлений, варианты компьютерных сетей, варианты конструктивного оформления материальных объектов, различные схемы движения и развития в технико-экономических приложениях, разработки программного обеспечения, системы управления и т.д.

Количественная оценка сложности – как необходимость – возникает при неочевидности, невозможности (или бесполезности) назначения качественных (семантических) оценок сложности моделируемым явлениям. В этом случае определяется «система», для полноты рассмотрение вводится понятие «структура системы». Подразумевается, что структура системы может стать предметом наблюдения. Сами же системы, на концептуальном уровне, становятся структурно сложными.^[4]

Заключение

Таким образом, предварительно можно сказать, что сложность строения системы определяется количеством и разнообразием взаимодействующих частей (элементов) системы. А сложность поведения – это число возможных вариантов взаимодействия этих частей.

Чем больше разнообразных взаимодействующих элементов содержит система, тем больше вариантов взаимодействий (состояний) она имеет и тем сложнее её поведение.

Список источников

1. 
   Солодовников, В.В. Теория сложности и проектирование систем управления. (Теория и методы системного анализа) / Тумаркин В.И. - М. Наука, 1990. - 168 с.
   

https://www.studmed.ru/solodovnikov-v-v-tumarkin-v-i-teoriya-slozhnosti-i-proektirovanie-sistem-upravleniya_e7d702ee792.html

2. 
   Трауб, Дж. Информация, неопределѐнность, сложность / Дж. Трауб, Г. Васильковский, X. Вожьняковский. - М.: Мир, 1988. - 184 с
   

http://www.bookre.org/reader?file=580412

3. 
   Сэвидж, Дж. Э. Сложность вычислений / Дж. Э. Сэвидж. - М.: Факториал, 1998. - 368 с.
   

https://www.studmed.ru/sevidzh-dzhon-e-slozhnost-vychisleniy_cfd17d07e8d.html

4. 
   Современное состояние теории сложности и возможности ее применения в сфере телекоммуникаций, С.С. Толстых, В.Е. Подольский, В.В. Бучнева
   

http://window.edu.ru/resource/803/58803/files/68360e2-st16.pdf

5. 
   Построение критериев оценки структурной сложности в режиме адаптации к целям анализа систем большой размерности, С.С. Толстых, Р.В. Федоров, В.Е. Подольский
   

http://vernadsky.tstu.ru/pdf/2008/03t/25t_13.pdf

6. 
   Хэссард, Б. Теория и приложения бифуркации рождения цикла / Б. Хэссард, Н. Казаринов, И. Вэн. - М.: Мир, 1985. - 280 с
   
7. 
   Теория систем и системный анализ: Учеб. пособие. — К.: МАУП, 2003. — 368 с.: Библиогр. в конце глав Ю. П. Сурмин
   

https://victor-safronov.ru/systems-analysis/lectures/surmin.html

8. 
   Сложность алгоритмов, Абрамов С. А., ВМК МГУ
   

https://teach-in.ru/file/synopsis/pdf/algorithm-M.pdf