Глава 2 Основные понятия СА

2 ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
2.1
Определение системы
Проведенный в предыдущих пунктах обзор основных течений, относимых
сегодня к истокам системного анализа, показывает, насколько разноплановой
является эта формирующаяся наука. Для понимания ситуации разберемся в том,
что такое объект и предмет любой науки, в частности, системного анализа. В
любом исследовании представлены три стороны: объект, субъект и предмет
исследования. Все они находятся в неразрывной связи и определяются друг через
друга, как, например, в математике понятия множества элементов и элемента
множества. Объект (от лат. Objicio – бросаю вызов, противопоставляю) – это то,
что противостоит субъекту, на что направлена его предметно-практическая и
познавательная деятельность. Субъект (от лат. Subjectus – лежащий внизу,
находящийся в основе) – источник активности, направленной на объект. Его
активная деятельность является условием, благодаря которому тот или иной
фрагмент объективной реальности выступает как объект. При этом форма
воспроизведения объекта отражает как характеристики объективной реальности,
так и формы предметно-преобразовательной деятельности субъекта. Именно
поэтому, наряду с понятием объекта, выделяется понятие предмета науки. Под
предметом исследования понимается та сторона объекта, которая
рассматривается в данном исследовании. Таким образом, один и тот же объект
может быть предметом ряда различных исследований.
Соответственно, методы исследования определяются не столько объектом,
сколько субъектом и предметом исследования.
С учетом сказанного, очевидно, что все перечисленные в предыдущих
пунктах течения направлены на изучение с различных позиций одного и того же
объекта. Им является любая часть мира, взятая во всей полноте и сложности ее
существования. Поскольку информационная сложность подобного объекта
неизмеримо превышает информационные возможности любого субъекта,
занятого его исследованием, системный анализ распадается на ряд течений,
каждое из которых имеет свой предмет и соответственно использует свои методы
исследования. Таким образом, системный анализ можно определить как
совокупность методов и средств исследования сложных многоуровневых и
многокомпонентных систем,
опирающихся на комплексный подход, учет
взаимосвязей и взаимодействий между их элементами. При этом различные
авторы относят или не относят к системному анализу соответствующие методы
кибернетики, исследования операций, теории принятия решений, теории графов,
математической логики и т.п. Их взгляд определяется спецификой тех
приложений системного анализа, которыми они занимаются. Например,
экономисты определяют систему следующим образом:
«Система - это средство достижения цели или все то, что необходимо для
достижения цели (элементы, отношения, структура, работа, ресурсы) в некотором
заданном множестве объектов (операционной среде)».
122
Система - множество связанных друг с другом элементов некоторого
вполне определенного множества (некоторых определенных множеств),
образующих целостный объект при условии задания для этих объектов и
отношений между ними некоторой цели и некоторых ресурсов для достижения
этой цели.
Между тем очевидно, что существует огромное множество систем, для
которых понятия цели и ресурсов вообще не имеют смысла.
Приведем широкий обзор различных определений понятия «система»,
выполненный И.В Крайнюченко и В.П. Поповым [28].
Основатель теории систем Л. фон Берталанфи определял систему как
комплекс взаимодействующих элементов. «Всё состоящее из связанных друг с
другом частей будем называть системой». Это определение самое широкое и
самое простое потому, что в мире всё каким-либо образом связано и может быть
названо системой.
Целесообразно провести классификацию множества определений.
Первую группу составляют наиболее общие определения системы как
комплекса элементов, находящихся во взаимодействии. Рассмотрим
определения, принадлежащие различным авторам.
 В самом общем и широком смысле системой принято называть любое
достаточно
сложное
образование,
состоящее
из
множества
взаимосвязанных элементов, которые как единое целое взаимодействуют с
внешней средой.
 «В настоящее время достаточно рассмотреть систему как группу
физических объектов в ограниченном пространстве, которая остаётся
тождественной как группа в оцениваемом периоде времени».
 Система - это “ансамбль взаимосвязанных элементов”.
 «Система – упорядоченная совокупность элементов, между которыми
существуют или могут быть созданы определённые отношения» .
 Система есть «целое, составленное из многих частей. Ансамбль признаков».
 Система - размещение физических компонентов, связанных или
соотносящихся между собой таким образом, что они образуют или
действуют как целостность».
 Под системой обычно понимают наличие множества объектов с набором
связей между ними и их свойствами. Объекты (части системы)
функционируют во времени как единое целое.
 Система – это множество элементов с отношениями между ними и между
их атрибутами (А Холл, Р. Фейджин).
 Взаимосвязь самых различных элементов. Всё, состоящее из связанных
друг с другом частей, есть система.
 Сеть взаимосвязанных элементов любого типа, концепций, объектов,
людей. Систему можно определить как любую сущность, концептуальную
или физическую, которая состоит из взаимосвязанных частей.
 У. Гослинг понимает под системой «собрание простых частей».
123
 «Система» - взаимодействующий комплекс, характеризующийся многими
взаимными путями причинно-следственных воздействий».
 Собрание или соединение объектов, объединенных регулярным
взаимодействием или взаимозависимостью» есть система.
 Система – это «упорядоченно действующая целостность».
 По определению И. Миллера, система представляет собой “множество
элементов вместе с их отношениями”.
При всех тех нюансах, которые отличают эти определения, у них есть
общее. Данная группа определений обобщённо характеризует систему как
совокупность (сеть, собрание, комплекс, ансамбль, группа, образование)
множества частей, связанных (взаимодействующих, состоящих в отношениях,
упорядоченных) между собой.
Отметим основные понятия, входящие в это определение. Части системы —
это подсистемы, элементы. Взаимосвязи между элементами осуществляются как
процесс взаимодействий. Все системы содержат множество элементов, которые
находятся в неразрывной взаимосвязи друг с другом и в определенных
отношениях. В свою очередь, эти отношения и связи образуют целое, отличное от
простой суммы его составляющих.
Вторая группа определений отражает точку зрения кибернетики,
согласно которой выделяются входы и выходы системы. Входы и выходы
связывают кибернетическую систему с окружающей средой. Через входы
действуют стимулы внешней среды. Реакции системы осуществляются через
выходы. При этом используется концепция «черного ящика», т.е. не раскрывается
внутреннее, структурное содержание системы (ящика). «Черный ящик» является
вещью в себе, его нельзя представить совокупностью элементов, так как
неизвестно его устройство. Представление о системах в кибернетике
ограничивается совокупностью абстрактных функций. Достаточно знания
функциональной связи входов и выходов. Приведем примеры «кибернетических»
определений системы.
 «Система – любая совокупность переменных, которую наблюдатель
выбирает из переменных, свойственных реальной «машине» (У. Росс
Эшби).
 «Теория систем исходит из предположения, что внешнее поведение любого
физического устройства может быть описано соответствующей
математической моделью, которая идентифицирует все критические
свойства, влияющие на операции устройства. Получающаяся в результате
этого математическая модель называется системой».
 «Система есть устройство, которое принимает один или более входов и
генерирует один или более выходов».
 Система представляет собой отображение входов и состояний объекта в его
выходах.
 У. Эшби и Дж. Клир определяют систему как совокупность переменных.
«Система есть множество предметов вместе со связями между ними и
между их признаками».
124
 О. Ланге, понимающий под системой «множество связанных, действующих
элементов», рассматривает связь как один из видов отношений.
Третью группу составляют определения системы, связывающие её с
целенаправленной активностью (телеологические). Цель - это состояние,
которое система должна достичь в процессе своего функционирования. Цель –
это направленность поведения открытой нелинейной системы, наличие
«конечного состояния» (завершающего лишь некоторый этап её развития).
Система – это «сложное единство, сформированное многими, как правило,
различными факторами и имеющее общий план или служащее для достижения
общей цели».
Например, И. М. Верещагиным система определяется как «организованный
комплекс средств достижения общей цели». А. А. Ухтомский ввел понятие
функционального органа – временного сочетания функционально различных
элементов. Это направление было развито П. К. Анохиным, исследовавшим
нейронные системы мозга. «Система – это функциональная совокупность
материальных образований, взаимосодействующих достижению определённого
результата (цели), необходимого для удовлетворения исходной потребности».
Строгое сочетание процессов и структур, объединенных для достижения
цели, носит название функциональной системы. В функциональную систему
включаются только те элементы, которые содействуют достижению цели. Все
элементы и функции, не помогающие этому результату, мысленно устраняются.
Системный анализ объекта заключается в формировании субъективного образа
функциональной системы, выделении сознанием среди множества элементов и
связей только тех, которые приносят пользу в достижении целей системы.
Использование принципа цели в определении системы вызывает много
вопросов. Представления о целеустремленности систем появилось из
исследований творческой деятельности человека. Всем сознательным действиям
человека предшествует формулирование цели. Сложилось ложное впечатление,
что для целеполагания требуется воля, разум человека. Позже понятие «цель»
распространили на неживые системы.
В более широком определении цель представляет собой направление
«внутренней активности объекта». «Основное и характерное направление
активности в данный момент времени можно назвать целью деятельности
объекта, а его поведение, обусловленное этим направлением активности —
целенаправленным».
Однако для многих природных систем цель развития неизвестна. Например,
биоценозы содержат множество элементов, связанных между собой.
Поддерживается гомеостазис, наблюдается эволюция, но для какой цели? Какая
цель у развивающейся Вселенной? Или какова цель гипотетического творца?
Очень часто в человеческой деятельности истинные цели скрываются.
У каждого сложного объекта должно существовать множество целей
(дерево целей), тогда какую цель принять за системообразующую? Однако у всех
длительно существующих объектов среди неизвестных целей обязательно
присутствует цель самосохранения, выживания.
125
Можно сделать заключение, что принцип цели не является универсальным
для всех определений систем, а только для тех, в которых можно безошибочно
определить цель.
Четвертую группу определений системы выводят через указание
признаков, которыми должен обладать объект, чтобы его можно было
отнести к категории «система». А. И. Уёмов считает, что «наличие вещей и
отношений между ними является необходимым, но недостаточным условием
образования системы». По его мнению, необходимо привлечь ещё одну
категорию – «свойства». Таким образом, основой концептуального аппарата,
используемого в рассматриваемом варианте общей теории систем, являются
категории: «вещи», «свойства» и «отношения».
Такая методологическая установка отрицает возможность определять
системы только по принципу взаимосвязанности (первая группа определений).
Всякое взаимодействие лишь тогда приобретает системные признаки, когда оно
получает своё оформление через свойства «целостность» и «интегративность»
(эмерджентность). Приведём примеры таких определений, принадлежащих
различным авторам.
 Система – это совокупность элементов, организованных таким образом, что
изменение, исключение или введение нового элемента закономерно
отражается на остальных элементах.
 «Системой является не всякая совокупность элементов, а лишь такое
образование, в котором все элементы настолько тесно связаны, что данное
образование противостоит внешним телам как единое целое».
 «Системой» является «совокупность элементов, находящихся в отношениях
и связях между собой и определяющих определённую целостность,
единство».
 Система – множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг
с другом, которые образуют определённую целостность, единство.
 Под системой понимается совокупность элементов, соединенных
отношениями, порождающими интегративное или системное свойство,
отличающее данную совокупность от среды и приобщающее к этому
качеству каждый из её компонентов.
 «Системой будет являться любой объект, в котором имеет место какое-то
отношение, удовлетворяющее некоторым заранее определённым
свойствам».
Приведенная группа определений предполагает существование систем (где
присутствует интегративность) и несистем (где отсутствует интегративность).
Сами авторы приведенного обзора предлагают собственное определение
системы, которое они считают наиболее общим: целостная совокупность
множества связанных элементов, обладающая различимыми свойствами и
сохраняющая их некоторое время. При этом свойство самой системы не
сводится к сумме свойств составляющих её элементов.
126
2.2 Области применения системного анализа
Представление об официально принятом понимании содержания понятия
«Системный анализ» дает приводимый ниже паспорт научной специальности
05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (по
отраслям) , по которой в России происходит присуждение ученых степеней
кандидата и доктора наук.
"Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)" —
специальность, занимающаяся проблемами разработки и применения методов
системного анализа сложных прикладных объектов исследования, обработки
информации, целенаправленного воздействия человека на объекты исследования,
включая вопросы анализа, моделирования, оптимизации, совершенствования
управления и принятия решений, с целью повышения эффективности
функционирования объектов исследования.
Специальность отличается тем, что ее основным содержанием являются
теоретические и прикладные исследования системных связей и закономерностей
функционирования и развития объектов и процессов с учетом отраслевых
особенностей, ориентированные на повышение эффективности управления ими с
использованием современных методов обработки информации.
Значение решения научных и технических проблем данной специальности
для народного хозяйства состоит в разработке новых и совершенствовании
существующих методов и средств анализа обработки информации и управления
сложными системами, повышения эффективности надежности и качества
технических, экономических, биологических, медицинских и социальных систем.
Области исследований:
 теоретические основы и методы системного анализа, оптимизации,
управления, принятия решений и обработки информации;
 формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации,
управления, принятия решений и обработки информации;
 разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности
решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия
решений и обработки информации;
 разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа,
оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;
 разработка специального математического и программного обеспечения
систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки
информации;
 методы идентификации систем управления на основе ретроспективной,
текущей и экспертной информации;
 методы
и
алгоритмы
структурно-параметрического
синтеза
и
идентификации сложных систем;
 теоретико-множественный и теоретико-информационный анализ сложных
систем;
127
 разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия
решений и оптимизации технических, экономических, биологических,
медицинских и социальных объектов;
 методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии
управленческих решений в технических, экономических, биологических,
медицинских и социальных системах;
 методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества и
надежности сложных систем;
 визуализация, трансформация и анализ информации на основе
компьютерных методов обработки информации;
 методы получения, анализа и обработки экспертной информации.
Отрасли наук, по которым присуждаются ученые степени: технические,
физико-математические, биологические, медицинские.
Приведем тематику диссертаций, защищенных после 2000 года в области
системного анализа, дающую представление о широте его использования
(авторефераты диссертаций, хранящиеся в научной библиотеке ЮжноУральского
государственного
университета
http://lib.susu.ac.ru:8101/cgibin/ec2000?act=cards&cs=koi8&no=279&cat=4&br=0).
Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы.
Математическое
и программное обеспечение
системы управления
государственным долгом.
Оптимизация линейной оценки прогнозирования на основе теоретикоинформационного подхода.
Системное моделирование интеллектуального управления организацией учебновоспитательного процесса на
примере
учебного
заведения
среднего
профессионального образования.
Разработка и реализация моделей, методов и алгоритмов решения задач
оптимального синтеза контролепригодных объектов.
Задачи распределения ресурсов и упорядочения работ в сетевых канонических
структурах.
Исследование
сетей связи, управляемых
протоколом случайного
множественного доступа "Адаптивная алоха».
Синтез регуляторов с автоматической настройкой в момент включения системы.
Разработка и внедрение перспективных информационных технологий (ПИТ) на
основе иерархических таблично-текстовых моделей информационных потоков.
Принятие решений в планировании и управлении корпоративными сетями
интерактивными методами имитационного моделирования.
Математическое
моделирование статистических характеристик сигналов в
случайно-неоднородных одномодовых волоконных световодах.
Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при произвольных
помехах.
128
Сложные предельные множества траекторий фазовых систем и их бифуркации.
Разработка
и реализация математической
модели корпоративной
информационной системы.
Интеллетуальная
информационная
поддержка
управления
деловыми
процессами на основе гипертекстовой базы знаний.
Информационная система и технология реконструкции сложных форм по
результатам анализа измерительной информации: на примере реконструкции
лица человека.
Разработка
и исследование принципов
построения
адаптивной
интеллектуальной системы управления с прогнозом динамического состояния и
нечеткой параметрической самонастройкой.
Оптимальные оценки состояний и параметров дважды стохастического потока
событий при наличии ошибок в измерениях моментов наступления событий.
Математические методы исследования колебаний в системах со сложными
гистерезисными нелинейностями.
Иерархические ситуационные модели с предысторией для автоматизированной
поддержки решений в сложных системах.
Системное моделирование информационных процессов управления проектами
при разработке природных ресурсов ( на примере управления проектами
"Сахалин-1", "Сахалин-2").
Интеллектуально- информационная поддержка
нечетких
наукоемких
технологий.
Оптимизационно-имитационные
методы
исследования
динамических
стохастических систем с использованием ЛП - поиска с усреднением.
Системный анализ и управление ремонтом нефтяных скважин.
Концептуальные основы, модели и технологии стратегического управления
информационной деятельностью библиотек в условиях рынка.
Визуализация и анализ физических процессов на основе компьютерных методов
обработки информации.
Система автоматического управления технологическим теплопотреблением на
предприятиях стройиндустрии.
Теоретическое обоснование и разработка интеллектуальной русско-язычной
информационной системы.
Построение
информационно-образовательной
среды с элементами
искусственного интеллекта.
Гарантированные выводы для процессов авторегрессии- скользящего среднего
Оценивание длительности мертвого времени и параметров альтернирующего
потока событий методом моментов.
Обработка информации при трансмиссионном радиометрическом контроле
композиционных материалов и изделий.
Исследование живых и безопасных решений параллельных уравнений и
неравенств на множестве полуавтоматов.
Анализ и разработка алгоритмов управления и обработки информации в
распределенных сетях датчиков.
129
Разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения
идентификатора на основе вещественного интерполяционного метода.
Нейросетевое управление параметрами многокомпонентных смесей.
Робастное управление системами случайной структуры.
Достижение заданных качественно-численных характеристик классов систем
управления с возмущениями в обратной связи.
Развитие методов анализа и оптимизации импульсных систем управления с
динамически изменяющимся интервалом регулирования.
Синтез контролепригодных систем по информационному критерию.
Разработка алгоритмов управления в беспроводных сетях связи с коммутацией
каналов.
Разработка
и исследование логико-лингвистической
модели поведения
социально- экономических систем и ее применение к анализу финансовой
деятельности предприятий.
Разработка моделей и методов повышения эффективности разработки и
функционирования автоматизированных информационно- управляющих систем
в социально-экономической сфере.
Каскадный синтез наблюдателей состояния динамических систем.
Многокритериальный выбор оптимальных стратегий управления в когнитивных
системах.
Программно- алгоритмическое
обеспечение
интеллектуальных
систем
управления автономными мобильными роботами.
Теория многомерных цифро-векторных множеств в технических системах
управления.
Методы синтеза самопроверяемых дискретных систем.
Нейросетевые методы и программное обеспечение для решения задач
нефтепромысловой геологии.
Разработка
моделей и методик статистического
оценивания качества
результатов измерения общественного мнения.
Развитие нейросетевых технологий для управления мехатронными системами.
Разработка
алгоритмов
синтеза и тестирования
конечно- автоматных
компенсаторов.
Исследование задачи формирования обменного курса и его влияния на
товарный и валютный рынки.
Методы
и алгоритмы оценки показателей
надежности
поэлементно
развиваемых технических систем.
Модели потребления и вопросы оптимального управления.
Разработка информационной автоматизированной системы для исследования
управляемых моделей надежности и эффективности.
Разработка средств математического и имитационного моделирования для
исследования и построения систем управления газоизмерительными станциями.
Алгоритмическое обеспечение процессов оценивания в динамических системах
в условиях неопределенности.
Оптимизация объема измеряемой информации для диагностики аналоговоцифровой радиоэлектронной аппаратуры.
130
Постановка
и решение задачи оптимального
планирования
городской
застройки.
Разработка методов и алгоритмов оценки качества, экономического анализа и
обработки
экспертной информации
для
больших систем в условиях
неопределенности на
примере
построения рейтинга инновационноориентированных регионов РФ.
Системное исследование и разработка методического, алгоритмического и
программного обеспечения повышения эффективности коммерциализации
объектов интеллектуальной собственности.
Разработка и исследование методов и
алгоритмов
построения
тестов
последовательных схем на основе непрерывного подхода.
Численно- аналитические методы построения нелинейных наблюдателей.
Модифицированное уравнение Винер-Хопфа в задачах адаптивного управления
промышленными роботами.
Модели и алгоритмы дифференциальной диагностики органов слуха,
основанные на обработке субъективной информации.
Стабилизация аффинных систем ограниченным управлением.
Структурно- статистические методы обеспечения
контролепригодности
программных систем.
Разработка структурно-статистических методов и алгоритмов идентификации
текста.
Устойчивость управляемых систем с распределенными
параметрами
с
приложением к ветроэнергоустановкам..
Моделирование и оптимизация распределенных вычислительных систем.
Разработка комплексной когнитивной системы оценки состояния территории.
Развитие теории многогранных поверхностей для задач оптимизации.
Компьютерная поддержка принятия решений по управлению очисткой
сточных вод на основе нечеткого моделирования.
Информационная система оценки применимости схем помехоустойчивости
алгебраического кодирования на основе математической модели источника
квазопериодических случайных ошибок.
Анализ и управление стохастическими финансовыми потоками, как один из
методов контроля и снижения коммерческих рисков.
Развитие
технологии
доступа
к
распределенным
информационноалгоритмическим ресурсам организации (на примере отделения Российской
академии наук).
Системы виброметрического обнаружения нарушителей в комплексах
охранной сигнализации.
Численно-аналитические
методы исследования
состояний и управление
колебаниями робота-манипулятора.
Управление системами со случайными параметрами и мультипликативными
шумами с применением к оптимизации инвестиционного портфеля.
Стабилизация нелинейных динамических систем с использованием оценки
состояния системы асимптотическим наблюдателем.
131
Теоретические основы и методы реализации многокритериальных задач в
многоуровневых системах управления промышленным предприятием.
Таким образом, важнейший вывод состоит в том, что система является не
объектом, а предметом изучения системного анализа (а предметов столько же,
сколько субъектов); сам же системный анализ представляет собой частично
систематизированный набор методов и результатов изучения различных систем.
2.3 Классификация систем
Универсальные классификации
Классификацию систем можно осуществить по разным критериям.
Приведем основные способы классификации (возможны и другие критерии
классификации систем):
 по отношению системы к окружающей среде;
 по происхождению системы;
 по описанию переменных системы;
 по типу описания закона (законов) функционирования системы;
 по способу управления системой (в системе);
 по сложности системы;
 по ключевым особенностям системы.
По отношению системы к окружающей среде системы делятся на:
 открытые (есть обмен с окружающей средой ресурсами,
информацией, энергией, продуктами функционирования и пр);
 закрытые (нет обмена с окружающей средой).
По происхождению системы (элементов, связей, подсистем) выделяют:
 искусственные системы (орудия, механизмы, машины, автоматы,
роботы и т.д.);
 естественные (живые, неживые, экологические, социальные и т.д.);
 виртуальные (воображаемые и, хотя они в действительности реально
не существующие, но функционирующие так же, как и в случае,
если бы они реально существовали);
 смешанные (экономические, биотехнические, организационные и
т.д.).
По типу переменных, описывающих систему, выделяют системы:
 с качественными переменными
содержательное описание);
(имеющие
только
лишь
132
 с количественными переменными (имеющие дискретно или
непрерывно описываемые количественным образом переменные);
 смешанного (количественно - качественное) описания.
По типу описания закона (законов) функционирования системы:
 типа “Черный ящик” (неизвестен закон функционирования системы;
известны только входные и выходные сообщения системы);
 не параметризованные (закон не описан, описываем с помощью хотя
бы неизвестных параметров, известны лишь некоторые априорные
свойства закона);
 параметризованные (закон известен с точностью до параметров и его
возможно отнести к некоторому классу зависимостей);
 типа “Белый (прозрачный) ящик” (полностью известен закон).
По способу управления системы можно разделить:
 на 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).
Здесь под регулированием понимается коррекция управляющих параметров
по наблюдениям за траекторией поведения системы - с целью возвращения
системы в нужное состояние (на нужную траекторию поведения системы; при
этом под траекторией системы понимается последовательность принимаемых при
функционировании системы состояний системы, которые рассматриваются как
некоторые точки во множестве состояний системы).
Переходя к классификации систем по сложности, необходимо уточнить
понимание этого интуитивно понятного свойства. Система называется сложной,
если у исследователя не хватает ресурсов (главным образом информационных)
для эффективного описания (состояний, законов функционирования) и
управления системой - определения, описания управляющих параметров или для
принятия решений в таких системах (в таких системах всегда должна быть
подсистема принятия решения). Сложными системами являются, например,
химические реакции, если их рассматривать на молекулярном уровне; клетка
биологического образования, рассматриваемая на метаболическом уровне; мозг
человека, если его рассматривать с точки зрения выполняемых человеком
133
интеллектуальных действий; экономика, рассматриваемая на макроуровне (т.е
макроэкономика); человеческое общество - на политико-религиозно- культурном
уровне; ЭВМ (особенно, - пятого поколения), если её рассматривать как средство
получения знаний; язык, - во многих аспектах. Сложность этих систем
обусловлена их сложным поведением. Сложность системы зависит от принятого
уровня
описания или
изучения системымакроскопического или
микроскопического.
По сложности системы разделяются:
на сложности структурной или статической (не хватает
ресурсов для построения, описания, управления структурой);

динамической или временной (не хватает ресурсов для описания
динамики поведения системы и управления ее траекторией);

информационной
или
информационно
логической,
инфологической
(не
хватает
ресурсов
для
информационного,
информационно-логического описания системы);

вычислительной или реализации исследования (не хватает
ресурсов для эффективного прогноза, расчетов параметров системы или их
проведение затруднено нехваткой ресурсов);

алгоритмической или конструктивной (не хватает ресурсов для
описания алгоритма функционирования или управления системой, для
функционального описания системы);

развития или эволюции, самоорганизации (не хватает ресурсов
для устойчивого развития, самоорганизации).

По ключевым особенностям можно выделить, в частности, такие системы:
 статические;
 развивающиеся;
 управляемые;
 организационные;
 информационные.
Классификации информационных систем
Внутри каждого типа систем возможна своя классификация.
Основным критерием классификации информационных систем является
структурированность решаемых ими задач.
При создании или при классификации информационных систем неизбежно
возникают проблемы, связанные с формальным - математическим и
алгоритмическим описанием решаемых задач. От степени формализации во
многом зависят эффективность работы всей системы, а также уровень
автоматизации, определяемый степенью участия человека при принятии решения
на основе получаемой информации. Чем точнее математическое описание задачи,
134
тем выше возможности компьютерной обработки данных и тем меньше степень
участия человека в процессе ее решения. Это и определяет степень автоматизации
задачи.
Различают три типа задач, для которых создаются информационные
системы:
 структурированные (формализуемые);
 неструктурированные (не формализуемые);
 частично структурированные.
Структурированная (формализуемая) задача - задача, где известны все ее
элементы и взаимосвязи между ними.
Неструктурированная (не формализуемая) задача - задача, в которой
невозможно выделить элементы и установить между ними связи.
В структурированной задаче удается выразить ее содержание в форме
математической модели, имеющей точный алгоритм решения. Подобные задачи
обычно приходится решать многократно, и они носят рутинный характер. Целью
использования информационной системы для решения структурированных задач
является полная автоматизация их решения, т. е. сведение роли человека к нулю.
Решение неструктурированных задач из-за невозможности создания
математического описания и разработки алгоритма связано с большими
трудностями. Возможности использования здесь информационной системы
невелики. Решение в таких случаях принимается человеком из эвристических
соображений на основе своего опыта и, возможно, косвенной информации из
разных источников. Например, невозможно формализовать взаимоотношения в
студенческой группе. Это связано с тем, что для данной задачи существен
психологический и социальный факторы, которые очень сложно описать
алгоритмически.
В практике работы любой организации существует сравнительно немного
полностью структурированных или совершенно неструктурированных задач. О
большинстве задач можно сказать, что известна лишь часть их элементов и связей
между ними. Такие задачи называются частично структурированными. В этих
условиях можно создать информационную систему. Получаемая в ней
информация анализируется человеком, который будет играть определяющую
роль. Такие информационные системы являются автоматизированными, так как в
их функционировании принимает участие человек.
Информационные системы, используемые для решения частично
структурированных задач, подразделяются на два вида:
 создающие управленческие отчеты и ориентированные главным
образом на обработку данных (поиск, сортировку, агрегирование,
фильтрацию). Используя сведения, содержащиеся в этих отчетах,
управляющий принимает решение;
 разрабатывающие
возможные
альтернативы
решения
и
поддерживающие процедуру принятия решений человеком путем
обоснованного выбора одной из предложенных альтернатив.
135
Информационные
системы,
создающие
управленческие
отчеты,
обеспечивают информационную поддержку пользователя, т.е. предоставляют
доступ к информации в базе данных и ее частичную обработку. Процедуры
манипулирования данными в информационной системе должны обеспечивать
следующие возможности:
 составление комбинаций данных, получаемых из различных
источников;
 быстрое добавление или исключение того или иного источника
данных и автоматическое переключение источников при поиске
данных;
 управление данными с использованием возможностей систем
управления базами данных;
 логическую независимость данных этого типа от других баз данных,
входящих в подсистему информационного обеспечения;
 автоматическое отслеживание потока информации для наполнения
баз данных.
Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений,
могут быть:
 модельными;
 экспертными.
Модельные информационные системы предоставляют пользователю
математические, статистические, финансовые и другие модели, использование
которых облегчает выработку и оценку альтернатив решения. Пользователь
может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем
установления диалога с моделью в процессе ее исследования.
Основными функциями модельной информационной системы являются:
 возможность работы в среде типовых математических моделей,
включая решение основных задач моделирования типа "как сделать,
чтобы?", "что будет, если?", анализ чувствительности и др.;
 достаточно быстрая и адекватная интерпретация результатов
моделирования;
 оперативная подготовка и корректировка входных параметров и
ограничений модели;
 возможность графического отображения динамики модели;
 возможность объяснения пользователю необходимых шагов
формирования и работы модели.
Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку
возможных альтернатив пользователем за счет создания экспертных систем,
связанных с обработкой знаний. Экспертная поддержка принимаемых
пользователем решений реализуется на двух уровнях.
Работа первого уровня экспертной поддержки исходит из концепции
"типовых управленческих решений", в соответствии с которой часто
возникающие в процессе управления проблемные ситуации можно свести к
некоторым однородным классам управленческих решений, т.е. к некоторому
136
типовому набору альтернатив. Для реализации экспертной поддержки на этом
уровне создается информационный фонд хранения и анализа типовых
альтернатив. Если возникшая проблемная ситуация не ассоциируется с
имеющимися классами типовых альтернатив, в работу должен вступать второй
уровень экспертной поддержки управленческих решений. Этот уровень
генерирует альтернативы на базе имеющихся в информационном фонде данных,
правил преобразования и процедур оценки синтезированных альтернатив.
Важным классификационным признаком автоматизированных систем
является вид объекта информатизации. По нему системы делятся на:
 автоматизированные системы организационного управления или
системы документооборота (АСОУ);
 автоматизированные системы управления производством (АСУП);
 системы автоматизированного проектирования (САПР);
 системы автоматизации научных исследований (АСНИ);
 автоматизированные системы управления вузом (АСУ-вуз);
 автоматизированные обучающие системы (АОС)
и др.
Более глубокая классификация АСОУ может быть построена на основе
использования характеристик бизнес-процесса и управленческого цикла.
Одной из важнейших характристик бизнес-процесса является горизонт
планирования.
Горизонт стратегического планирования обычно равен периоду от трех до
пяти лет с разбивкой по годам (первый год иногда детализируется по кварталам).
Этот план устанавливает главные задачи предприятия и цели, которые оно хочет
достичь в указанный период. Основой стратегического плана служат
долгосрочные прогнозы, которые учитывают самые разные аспекты —
маркетинговые, финансовые, производственные, технологические. Степень
детализации стратегического плана невысока, но решения, принятые на
стратегическом уровне, оказывают влияние на долговременные показатели
эффективности работы фирмы, поскольку определяют, каким образом она может
удовлетворять потребности своих клиентов. Решения, принятые на
стратегическом уровне, носят характер обязательных условий или
производственных ограничений, с учетом которых фирма должна
функционировать — как в долгосрочном, так и в краткосрочном плане.
Среднесрочное управление (и среднесрочное планирование) охватывает
горизонт в год-полтора с разбивкой по кварталам и ближайший квартал — по
месяцам.
Среднесрочный
план
фактически
является
детализацией
стратегического плана на ближайший период.
Операционное управление (или управление основной операционной
деятельностью) — управление и планирование в рамках календарного месяца —
квартала — полугодия (или реже, в рамках производственного цикла при
длительных циклах производства). На этом уровне прежде всего вырабатываются
137
конкретные варианты наиболее эффективного распределения материальных
ресурсов и рабочей силы с учетом ограничений, определенных на предыдущих
стадиях принятия управленческих решений.
Оперативное управление — это текущее (ежедневное или в рамках недели)
управление и планирование. Оно дает ответы на конкретные вопросы, например
«Какую работу нужно выполнить сегодня или в течение текущей недели?», «Кто
именно будет отвечать за выполнение этой задачи?», «Какую работу следует
выполнить в первую очередь?».
Управление реального времени — название говорит само за себя, это
управление в режиме минут и секунд.
Как правило, на предприятиях присутствуют все уровни управления.
Исключение может составлять уровень управления реального времени, который в
обязательном порядке присутствует лишь в управлении технологическими
процессами непрерывного цикла производства (задание параметров процесса,
допустимых отклонений и контроль над ходом процесса) или в управлении
сложными логистическими системами, где движение/погрузка/разгрузка
рассчитаны по минутам или даже секундам.
В соответствии с уровнями управления предприятия осуществляется
классификация управленческих информационных систем:





системы стратегического управления;
системы среднесрочного управления;
системы операционного управления;
системы оперативного управления;
системы управления в реальном времени.
На каждом уровне управления организацией (предприятием) решаются
различные функциональные задачи управления (рисунок 38):
 маркетингом;
 продажами;
 закупками;
 финансами;
 производством;
 материальными и людскими ресурсами;
 разработкой продукта/услуги;
 сервисным обслуживанием;
 информационными ресурсами
и пр.
В зависимости от вида бизнеса комбинации функциональных областей
управления могут варьироваться. Для производственной компании в
обязательном порядке будет управление производством — в то время как для
торговых компаний или компаний обслуживающих (телекоммуникационных,
энергетических, тепло- и газоснабжения) область управления производством
предусмотрена не будет, зато может присутствовать, к примеру, управление
дистрибуцией для торговых компаний или управление техническим
138
обслуживанием
и
ремонтами
собственного
оборудования
для
телекоммуникационных, энергетических и т. п. В зависимости от типа продукции,
производимой компанией, также будет присутствовать или отсутствовать
функциональная область управления сервисным обслуживанием. Собственно,
сформированные комбинации функциональных областей определяют дальнейшее
деление классов на виды.
Рисунок 38 – Функции и функциональные области управления
Само управление также может быть классифицировано. Управление в
целом состоит из следующих функций:
 анализа;
 планирования/принятия решений;
 организации выполнения;
 учета;
 контроля.
Управленческий цикл является замкнутым (рисунок 39) и повторяющимся. Все
функции равно важны, отсутствие на практике любой из них приводит к разрыву
управленческого цикла и значительному снижению эффективности управляющей
системы.
Итак, классификация АСОУ могла бы быть построена наложением трех
классификационных признаков:
 горизонта планирования;
 функциональной структуры бизнес-процесса;
 управленческого цикла.
139
Рисунок 39 – Управленческий цикл
При приведенной выше структуризации этих признаков получилось бы
5*8*5=200 классов автоматизированных систем, что лишено всякого
практического смысла. Поэтому по признаку содержания бизнес-процессов
принято выделять всего несколько (а не 8) видов систем:
 бухгалтерского учета;
 управленческого учета;
 планирования и управления ресурсами предприятия (ERP-системы).
Кроме этих базовых классов, можно выделить еще один класс —
узкоспециализированных систем (примером могут служить системы MES —
производственные исполнительные системы или ЕАМ — системы управления
основными фондами предприятия).
«Бухгалтерские системы»
Если в рассматриваемой информационной системе реализована только
функция финансового учета хозяйственных операций, она (вне зависимости от
претензий ее разработчиков) является учетной системой. Системы бухгалтерского
учета реализуют функции учета в области управления финансами и, частично, в
области управления материальными ресурсами, делая при этом акцент на
финансовой стороне факта хозяйственной деятельности. Для реализации учета
материальных ресурсов в натуральных показателях в бухгалтерских системах
требуется выполнение дополнительных манипуляций: введение внебалансовых
счетов и т. д.
«Системы управленческого учета»
Системы данного класса обеспечивают реализацию функции учета в
остальных функциональных областях, причем существенным их отличием от
бухгалтерских систем является учет фактов хозяйственной деятельности, в
первую очередь, в натуральных показателях и, там где это необходимо, также в
финансовых.
«Системы планирования и управления ресурсами или ERP-системы»
Функции контроля и анализа реализуются в системах только в том случае,
если в них реализована функция планирования. Почему? Вполне понятно — без
реализации функции планирования исчезает контроль, так как полученный
140
результат не с чем сравнивать; а планирование без предварительного анализа
тоже невозможно.
Поддержка полностью всех функций управления во всех функциональных
областях управления возможна только в системах ERP, и это должна быть
действительно реализованная функция планирования, контроля, анализа, а не как
в приведенном в начале статьи примере ответа одного из разработчиков:
«Информация из нашей системы используется для принятия управленческих
решений» — т. е. учитываем в системе, а планируем и анализируем вне ее.
Вторым признаком, позволяющим отнести систему к этому классу, является
степень ее интеграции — все управленческие функции интегрированы в единый
управленческий цикл на основе конкретной бизнес-логики. На каждом рабочем
месте исполнители имеют доступ только к тем данным, которые определены
бизнес-логикой. К примеру, кладовщик имеет право ввода только числовых и
качественных показателей по факту поступивших материалов, но не имеет права
порождать новые номенклатурные позиции. Они порождены на предыдущих
этапах реализации бизнес-процесса «Закупки».
Схематически
соотнесение
поддержки
функций
управления,
функциональных областей управления и информационных систем представлено
на рисунке 40.
Рисунок 40 – Области применения управленческих систем
Для того чтобы понять, реализована ли функция планирования в системе
вообще, насколько глубоко она реализована и насколько это соответствует
бизнес-потребностям предприятия, необходимо выяснить у разработчика, какая
структура планов заложена в системе, как эти планы взаимосвязаны между собой,
какие алгоритмы планирования используются, какие бизнес-объекты включены в
141
систему планирования и в алгоритмы планирования. Для различных видов
бизнеса применяются различные методы (управления потоками, массовым
обслуживанием, серийным производством, проектами, метод Точно-во-Время и
т.д.), поэтому выбираемая система должна содержать алгоритмы, реализующие
методы управления, применяемые именно для данного вида бизнеса.
Широко распространена классификация информационных систем
управления по целям, ресурсам, характеру использования и предметной области.
В соответствии с ней принято различать 6 основных типов систем.
1. Диалоговая система обработки запросов (Transaction Processing System) для реализации текущих, краткосрочных, тактического характера, часто
рутинных и жестко структурируемых и формализуемых процедур,
например, обработки накладных, ведомостей, бухгалтерских счётов,
складских документов и т.д.
2. Система информационного обеспечения (Information Provision System) для подготовки информационных сообщений краткосрочного (обычно)
использования тактического или стратегического характера, например, с
использованием данных из базы данных и структурированных,
формализованных процедур.
3. Система поддержки принятия решений (Decision Support System) - для
анализа (моделирования) реальной формализуемой ситуации, в которой
менеджер должен принять некоторое решение, возможно, просчитав
различные варианты потенциального поведения системы (варьируя
параметры системы); такие системы используются как в краткосрочном, так
и в долгосрочном управлении тактического или стратегического характера
в автоматизированном режиме.
4. Интегрированная, программируемая система принятия решения
(Programmed Decision System), предназначена для автоматического, в
соответствии
с
программно
реализованными
в
системе
структурированными и формализованными критериями оценки и отбора
(выбора) решений; используются как в краткосрочном, так и в
долгосрочном управлении тактического (стратегического) характера.
5. Экспертные
системы
(Expert
System)
информационные
консультирующие и\или принимающие решения системы, основанные на
структурированных,
часто
плохо
формализуемых
процедурах,
использующих опыт, интуицию, т.е. поддерживающих или моделирующих
работу экспертов, интеллектуальные особенности; системы используются
как в долгосрочном, так и в краткосрочном оперативном прогнозировании,
управлении.
6. Интеллектуальные системы или системы, основанные на знаниях
(Knowleadge Based System) - системы поддержки задач принятия решения в
сложных системах, где необходимо использование знаний в достаточно
широком диапазоне, особенно в плохо формализуемых и плохо
структурируемых системах, нечетких системах и при нечетких критериях
142
принятия решения; эти системы наиболее эффективны и используемы для
сведения проблем долгосрочного, стратегического управления к проблемам
тактического и краткосрочного характера, повышения управляемости,
особенно в условиях многокритериальности. В отличие от экспертных
систем, в системах, основанных на знаниях, следует чаще избегать
экспертных и эвристических процедур и прибегать к когнитивным
процедурам для минимизации риска. Здесь более существенно влияние
профессионализма персонала, ибо при разработке таких систем необходимо
сотрудничество и взаимопонимание не только разработчиков, но и
пользователей, менеджеров, а сам процесс разработки, как правило,
происходит итерационно, итерационными улучшениями, постепенным
преобразованием (переходом) процедурных знаний (как делать) в
непроцедурные, декларативные (что делать).
2.4 Парадигма системы
Поскольку все в мире взаимосвязано, выделить сложную систему из
окружающего ее реального или мысленно построенного мира весьма сложно. Это
осуществляется с помощью задания парадигмы – по возможности максимально
четко сформулированного описания основной сути выделяемой сложной
системы. В явной или неявной форме парадигма сложной системы
предопределяет цели, задачи и методы всего системного исследования.
Например, если рассматривать студенческую группу как сложную систему,
можно сформулировать следующую ее парадигму. Студенческая группа –
коллектив официально оформленных в качестве студентов и объединенных в
рамках соответствующего подразделения личностей, развивающихся в течение
всего срока обучения в процессе совместной деятельности, организуемой вузом.
Исследуя студенческую группу в рамках данной парадигмы, необходимо
учитывать не только учебную деятельность студентов, но и их здоровье,
психологические особенности, моральные качества, социальное и экономическое
положение, трудовую деятельность, интересы и увлечения и т.п. и т.д. и влиять на
все эти компоненты личности средствами, доступными вузу.
Парадигма системы формулируется с учетом следующих наиболее общих
свойств сложных систем.
1. Закон всеобщей мировой связи указывает, что все процессы и явления в
мире связаны между собой теснее, чем это представляется на первый
взгляд. Чтобы убедиться в этом, достаточно провести мысленный
эксперимент: например, убедиться в существовании причинноследственной связи между блеском стекла на асфальте и взрывом
космической ракеты или чтением газеты и установлением мирового
рекорда.
2. Закон всеобщего развития (единства и борьбы противоположностей,
отрицания отрицания) устанавливает, что ни одна сложная система не
является неизменной, причем источники ее изменения находятся как извне,
143
так и внутри нее. Ярким примером этого является история развития
вычислительной техники.
3. Закон перехода количества в качество утверждает, что существенное
изменение определяющих количественных характеристик сложной системы
(в частности, ее масштабов) приводит к ее содержательной и структурной
перестройке.
4. Закон несовершенства отражает тот факт, что как невозможен
стопроцентный КПД, так и любая система не будет полностью
соответствовать цели ее создания, любое средство не окажется абсолютно
действенным и т.п.
Перечисленные законы не содержат конкретных рецептов, которыми можно
было бы воспользоваться при формировании парадигмы сложной системы,
однако они играют роль важнейших подсказок. На любой стадии системного
исследования необходимо критически рассмотреть получаемые результаты с
позиций каждого из этих законов, так как именно они отличают сложную систему
от обычной системы. Можно утверждать, что если системное исследование не
базируется существенно хотя бы на некоторых из этих законов, то либо его
результаты неверны, либо объект исследования не является сложной системой в
полном смысле этого понятия.
2.5 Системное время
Как и все сущее, любая система находится в потоке времени, поэтому ее
описание должно включать установление ее поведения во времени. В частном
случае система может быть статичной, т.е. независимой по отношению ко
времени, однако для систем, изучаемых системный анализом, подобная ситуация
нетипична. Для систем, не являющихся статичными, следует рассматривать два
времени: «быстрое» и «медленное».
Быстрое время – это время, в котором протекает «каждодневная» жизнь
системы, т.е. происходят ее количественные изменения. Применительно к
студенческой группе, в быстром времени происходит обычный учебный процесс:
идут занятия, выполняются задания, проставляются оценки, проходят сессии и
т.п.
В медленном же времени с системой происходят качественные изменения:
например, для студенческой группы происходит последовательное смещение
центра тяжести учебного процесса на дистанционные формы, на его органическое
сочетание с параллельной трудовой деятельностью, на привлечение личных
средств студентов для частичной оплаты обучения и пр. Пока качественные
изменения не изменяют парадигму, система остается сама собой, однако рано или
поздно качественные изменения приводят к тому, что парадигма нарушается –
тогда система «умирает», а на ее место является новая система (или новые
системы). Так, все более полный переход на дистанционное образование может
привести к отмиранию студенческой группы в ее нынешнем понимании, да и к
отмиранию самого вуза (опять же в его нынешнем понимании).
144
2.6 Структура системы
Универсальные структуры
Следующим неотъемлемым свойством сложной системы является ее
членение в процессе исследования на отдельные части и оперирование с ними.
Описание этого членения называют структурой системы, а описания отдельных
ее частей в рамках данной структуры – ее наполнением. Структура - это все то,
что вносит порядок в множество объектов, т.е. совокупность связей и отношений
между частями целого, необходимых для достижения цели. Понятие структуры одно из наиболее важных понятий как в абстрактном понимании, так и при его
конкретизации.
Система – это достаточно сложная часть мира (реального или
воображаемого), мысленно выделенная из него системным аналитиком в
интересах исследования (рисунок 41). Остальной мир, в той его части, которая
взаимодействует с системой, называется ее окружающей средой (или реакцией).
Рассмотрение системы без ее взаимодействия с окружающей средой
недопустимо. Таким образом, первым уровнем структуризации системы является
рассмотрение пары «система – окружающая среда».
К примеру, банк образует систему. Внешняя среда банка - система
инвестиций, финансирования, трудовых ресурсов, нормативов и т.д. Входные
воздействия - характеристики (параметры) этой системы. Внутренние состояния
системы - характеристики финансового состояния. Выходные воздействия потоки кредитов, услуг, вложений и т.д. Функции этой системы - банковские
операции, например, кредитование. Функции системы также зависят от характера
взаимодействий системы и внешней среды. Множество выполняемых банком
(системой) функций зависят от внешних и внутренних функций, которые могут
быть описаны (представлены) некоторыми числовыми и/или нечисловыми,
например, качественными, характеристиками или характеристиками смешанного,
качественно - количественного характера.
Система, которая как часть мира лежит внутри другой системы, называется
ее подсистемой, а та – ее надсистемой. Цель, элементы, отношения или ресурсы
подсистем при этом будут уже другими, отличными от указанных для всей
системы. Такое членение вниз возможно лишь до определенного предела.
Подсистемы, которые в системном исследовании выступают как неделимые
целые, называются элементами системы. Подсистема, сохраняющая качественные
свойства системы, называется ее модулем. Например, подсистема проектирования
фундаментов общей системы автоматизированного проектирования объектов
строительства является ее модулем, а подсистема организационного (или,
например, программного) обеспечения – нет. Системы могут члениться на
подсистемы самым различным образом.
145
Рисунок 41 - Структура системы в общем виде
Членение называется полным, если объединение подсистем эквивалентно
самой системе. В естественных системах, как правило, создать полное членение
системы не удается из-за ограниченной информационной емкости исследователя
в сопоставлении в потрясающей сложностью реального мира. Свойство системы
быть чем-то большим, чем объединением ее подсистем (в частном случае,
элементов), называется синэргическим свойством (синэргическим эффектом)
систем.
Структуру системы, расчлененной на подсистемы, удобно представлять в
виде графа, вершинами которого являются собственно система и ее подсистемы
различного уровня, а ребрами – их реакции.
Примерами структур могут быть структура извилин мозга, структура
студентов на курсе, структура государственного устройства, структура
кристаллической решетки вещества, структура микросхемы и др.
Кристаллическая решетка алмаза - структура неживой природы; пчелиные соты,
полосы зебры - структуры живой природы; озеро - структура экологической
природы; партия (общественная, политическая) - структура социальной природы;
Вселенная - структура живой и неживой природы.
Структуры систем бывают разного типа, разной топологии (или же
пространственной структуры). Рассмотрим основные топологии структур:
линейные, иерархические древовидные, сетевые, матричные. Соответствующие
схемы приведены на рисунках 42 - 46.
Рисунок 42 - Структура линейного типа
146
Рисунок 43 - Структура иерархического (древовидного) типа
Часто понятие системы предполагает наличие иерархической
структуры, т.е. систему иногда определяют как иерархическую целостность.
Рисунок 44 - Структура сетевого типа.
147
Рисунок 45 - Структура матричного типа
Примером линейной структуры является структура станций метро на одной
(не кольцевой) линии. Примером иерархической структуры является структура
управления вузом: “Ректор - Проректора - Деканы - Заведующие кафедрами и
подразделениями - Преподаватели кафедр и сотрудники других подразделений”.
Пример сетевой структуры - структура организации строительно - монтажных
работ при строительстве дома: некоторые работы, например, монтаж стен,
благоустройство территории и др. можно выполнять параллельно. Пример
матричной структуры - структура работников отдела НИИ, выполняющих работы
по одной и той же теме.
Кроме указанных основных типов структур, используются и другие,
образующиеся с помощью их корректных комбинаций - соединений и вложений.
Пример. “Вложение друг в друга” плоскостных матричных структур может
привести к более сложной структуре - структуре пространственной матричной
(например, вещества кристаллической структуры типа изображённой на рис.).
Структура сплава и окружающей среды (макроструктура) могут определять
свойства и структуру сплава (микроструктуру).
Такого вида структуры часто используются в системах с тесно
связанными и равноправными (“по вертикали” и “по горизонтали”) структурными
связями. В частности, такую структуру могут иметь системы открытого
акционерного типа, корпорации на рынке с дистрибьютерной сетью и другие.
Пример. Из комбинаций матрично-матричного типа (образуемую
комбинацией “плоскостных”, например, временных матричных структур), можно
получить, например, время - возрастную матричную “пространственную”
структуру. Комбинация сетевых структур может дать вновь сетевую структуру.
Комбинация иерархической и линейной структур может привести как к
иерархической (при “навешивании” древовидной структуры на древовидную), так
148
и к неопределенностям (при “навешивании” древовидной структуры на
линейную).
Рисунок 46 - Структура типа кристаллической (пространственно-матричной)
Из одинаковых элементов можно получать структуры различного типа.
Пример. Макромолекулы различных силикатов можно получать из одних и
тех же элементов (Si,O)(рисунок 47).
Пример. Из одних и тех же составляющих рынка (ресурсы, товары,
потребители, продавцы) можно образовывать рыночные структуры различного
типа: ОАО, ООО, ЗАО и др. При этом структура объединения может определять
свойства, характеристики системы.
Структура является связной, если возможен обмен ресурсами между
любыми двумя подсистемами системы (предполагается, что если есть обмен i- ой
подсистемы с j-ой подсистемой, то есть и обмен j-ой подсистемы с i-ой.
Пример. Примером простого геометрического комплекса может быть
известный геометрический плоскостной (2D) граф, который состоит из вершин
(отождествляются с некоторыми событиями), соединяемых между собой
некоторыми одномерными дугами (отождествляются с некоторыми связями этих
вершин). Сеть городов на географической карте соединенных дорогами образует
плоскостной граф.
Пример. Рассмотрим множество хороших друзей X={Иванов, Петров,
Сидоров} и замечательных городов Y={Москва, Париж, Нальчик}. Тогда можно
построить 3-структуру (2D-смплекс) в R3 (в пространстве трёх измерений высота, ширина, длина), образуемую связыванием элементов X и Y, например, по
принципу “кто где был” (рисунок 48). В этой структуре использованы сетевые 2структуры (2D-симплексы) X, Y (в которых, в свою очередь использованы 1структуры). При этом элементы X и Y можно брать как точки (0D-симплексы)элементы пространства нулевого измерения - R0 .
149
(а)
(б)
(в)
Рисунок 47 - Структуры макромолекул из кремния и кислорода (а, б, в)
Рисунок 48 - Геометрическая иллюстрация сложных связных структур
Если структура плохо описываема или определяема, то такое множество
объектов называется плохо структурируемым.
150
Пример. Плохо структурируемы будут проблемы описания многих
исторических эпох, проблем микромира, общественных и экономических
явлений, например, динамики курса валют на рынке, поведения толпы и др.
Плохо формализуемые и плохо структурируемые проблемы (системы)
наиболее часто возникают на стыке различных наук, при исследовании
синергетических процессов и систем.
Структура автоматизированной информационной системы
Структуру АИС составляет совокупность отдельных ее частей, называемых
подсистемами (рисунок 49).
Рисунок 49 – Структура автоматизированной системы
АИС состоит из двух подсистем: функциональной и обеспечивающей.
Функциональная часть АИС включает в себя ряд подсистем, охватывающих
решение конкретных задач планирования, контроля, учета, анализа и
регулирования деятельности управляемых объектов. В ходе аналитического
обследования могут быть выделены различные подсистемы, набор которых
зависит от вида предприятия, его специфики, уровня управления и других
факторов. Для нормальной деятельности функциональной части АИС в ее состав
входят подсистемы обеспечивающей части АИС (так называемые
обеспечивающие подсистемы).
Общую структуру информационной системы можно рассматривать как
совокупность подсистем независимо от сферы применения. В этом случае говорят
о структурном признаке классификации, а подсистемы называют
обеспечивающими. Таким образом, структура любой информационной системы
может быть представлена совокупностью обеспечивающих подсистем. Среди
обеспечивающих подсистем обычно выделяют информационное, техническое,
математическое, программное, организационное и правовое обеспечение.
151
Информационное обеспечение (ИО) - совокупность единой системы
классификации и кодирования информации, унифицированных систем
документации, схем информационных потоков, циркулирующих в организации, а
также методология построения баз данных.
Назначение подсистемы информационного обеспечения состоит в
своевременном формировании и выдаче достоверной информации для принятия
управленческих решений.
Унифицированные системы документации создаются на государственном,
республиканском, отраслевом и региональном уровнях. Главная цель - это
обеспечение сопоставимости показателей различных сфер общественного
производства. Разработаны стандарты, где устанавливаются требования:




к унифицированным системам документации;
к унифицированным формам документов различных уровней управления;
к составу и структуре реквизитов и показателей;
к порядку внедрения, ведения и регистрации унифицированных форм
документов.
Однако, несмотря на существование унифицированной системы
документации, при обследовании большинства организаций постоянно
выявляется целый комплекс типичных недостатков:




чрезвычайно большой объем документов для ручной обработки;
одни и те же показатели часто дублируются в разных документах;
работа с большим количеством документов отвлекает специалистов от
решения непосредственных задач;
имеются показатели, которые создаются, но не используются, и др.
Поэтому устранение указанных недостатков является одной из задач,
стоящих при создании информационного обеспечения.
Схемы информационных потоков отражают маршруты движения
информации и ее объемы, места возникновения первичной информации и
использования результатной информации. За счет анализа структуры подобных
схем можно выработать меры по совершенствованию всей системы управления.
Пример: В качестве примера простейшей схемы потоков данных можно
привести схему, где отражены все этапы прохождения служебной записки или
записи в базе данных о приеме на работу сотрудника - от момента ее создания до
выхода приказа о его зачислении на работу.
Построение схем информационных потоков, позволяющих выявить объемы
информации и провести ее детальный анализ, обеспечивает:


исключение дублирующей и неиспользуемой информации;
классификацию и рациональное представление информации.
При этом подробно должны рассматриваться вопросы взаимосвязи
движения информации по уровням управления. Следует выявить, какие
152
показатели необходимы для принятия управленческих решений, а какие нет. К
каждому исполнителю должна поступать только та информация, которая
используется.
Методология построения баз данных базируется на теоретических основах
их проектирования. Для понимания концепции методологии приведем основные
ее идеи в виде двух последовательно реализуемых на практике этапов:
1-й этап - обследование всех функциональных подразделений фирмы с
целью:




понять специфику и структуру ее деятельности;
построить схему информационных потоков;
проанализировать существующую систему документооборота;
определить информационные объекты и соответствующий состав
реквизитов (параметров, характеристик), описывающих их свойства и
назначение.
2-й этап - построение концептуальной информационно-логической модели
данных для обследованной на 1-м этапе сферы деятельности. В этой модели
должны быть установлены и оптимизированы все связи между объектами и их
реквизитами. Информационно-логическая модель является фундаментом, на
котором будет создана база данных.
Для создания информационного обеспечения необходимо:






ясное понимание целей, задач, функций всей системы управления
организацией;
выявление движения информации от момента возникновения и до ее
использования на различных уровнях управления, представленной для
анализа в виде схем информационных потоков;
совершенствование системы документооборота;
наличие и использование системы классификации и кодирования;
владение методологией создания концептуальных информационнологических моделей, отражающих взаимосвязь информации;
создание массивов информации на машинных носителях, что требует
наличия современного технического обеспечения.
Техническое обеспечение (ТО) - комплекс технических средств,
предназначенных для работы информационной системы, а также
соответствующая документация на эти средства и технологические процессы.
Комплекс технических средств составляют:





компьютеры любых моделей;
устройства сбора, накопления, обработки, передачи и вывода информации;
устройства передачи данных и линий связи;
оргтехника и устройства автоматического съема информации;
эксплуатационные материалы и др.
153
Документацией оформляются предварительный выбор технических средств,
организация их эксплуатации, технологический процесс обработки данных,
технологическое оснащение. Документацию можно условно разделить на три
группы:



общесистемную, включающую государственные и отраслевые стандарты по
техническому обеспечению;
специализированную, содержащую комплекс методик по всем этапам
разработки технического обеспечения;
нормативно-справочную, используемую при выполнении расчетов по
техническому обеспечению.
К настоящему времени сложились две основные формы организации
технического обеспечения (формы использования технических средств):
централизованная и частично или полностью децентрализованная.
Централизованное техническое обеспечение базируется на использовании в
информационной системе больших ЭВМ и вычислительных центров.
Децентрализация технических средств предполагает реализацию
функциональных подсистем на персональных компьютерах непосредственно на
рабочих местах.
Перспективным подходом следует считать, по-видимому, частично
децентрализованный подход - организацию технического обеспечения на базе
распределенных сетей, состоящих из персональных компьютеров и большой
ЭВМ для хранения баз данных, общих для любых функциональных подсистем.
Математическое и программное обеспечение (МО, ПО) - совокупность
математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей
и задач информационной системы, а также нормального функционирования
комплекса технических средств.
К средствам математического обеспечения относятся:



средства моделирования процессов управления;
типовые задачи управления;
методы математического программирования, математической статистики,
теории массового обслуживания и др.
В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные
программные продукты, а также техническая документация.
К общесистемному программному обеспечению относятся комплексы
программ, ориентированных на пользователей и предназначенных для решения
типовых задач обработки информации. Они служат для расширения
функциональных возможностей компьютеров, контроля и управления процессом
обработки данных.
Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность
программ, разработанных при создании конкретной информационной системы. В
его состав входят пакеты прикладных программ (ППП), реализующие
154
разработанные
модели
разной
степени
адекватности,
отражающие
функционирование реального объекта.
Техническая документация на разработку программных средств должна
содержать описание задач, задание на алгоритмизацию, экономикоматематическую модель задачи, контрольные примеры.
Организационное обеспечение (ОО) - совокупность методов и средств,
регламентирующих взаимодействие работников с техническими средствами и
между собой в процессе разработки и эксплуатации информационной системы.
Организационное обеспечение реализует следующие функции:



анализ существующей системы управления организацией, где будет
использоваться ИС, и выявление задач, подлежащих автоматизации;
подготовку задач к решению на компьютере, включая техническое задание
на проектирование ИС и технико-экономическое обоснование ее
эффективности;
разработку управленческих решений по составу и структуре организации,
методологии решения задач, направленных на повышение эффективности
системы управления.
Организационное обеспечение создается по результатам предпроектного
обследования на 1-м этапе построения баз данных, с целями которого вы
познакомились при рассмотрении информационного обеспечения.
Правовое обеспечение (Пр.О) - совокупность правовых норм,
определяющих
создание,
юридический
статус
и
функционирование
информационных
систем,
регламентирующих
порядок
получения,
преобразования и использования информации.
Главной целью правового обеспечения является укрепление законности.
В состав правового обеспечения входят законы, указы, постановления
государственных органов власти, приказы, инструкции и другие нормативные
документы министерств, ведомств, организаций, местных органов власти. В
правовом обеспечении можно выделить общую часть, регулирующую
функционирование любой информационной системы, и локальную часть,
регулирующую функционирование конкретной системы.
Правовое обеспечение этапов разработки информационной системы
включает нормативные акты, связанные с договорными отношениями
разработчика и заказчика и правовым регулированием отклонений от договора.
Правовое обеспечение этапов функционирования информационной системы
включает:




статус информационной системы;
права, обязанности и ответственность персонала;
правовые положения отдельных видов процесса управления;
порядок создания и использования информации и др.
155
2.7 Системные феномены
Под системными феноменами понимаются явления и свойства, выявленные
в процессе исследования объектов, относимых к ведению системного анализа, в
частности, рассмотренные нами при описании истоков этой науки. К ним
относятся:
 эволюция;
 хаос и порядок;
 простота и сложность;
 самоорганизация;
 странные аттракторы;
 бифуркации и катастрофы;
 фракталы;
 эффективность;
 ресурсы;
 цели и целеполагание;
 принятие решений;
 неопределенность;
 человеческий фактор
и др.
Проводя системное исследование объекта или процесса, необходимо
изучить, в какой мере проявляются применительно к нему данные феномены. Это
так же обязательно, как при рассмотрении механического движения разобраться в
действующих на движущееся тело силах.
3
3.1
СИСТЕМНЫЕ АСПЕКТЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Этапы проектирования ИС и задачи системного анализа
Технология разработки информационных систем предусматривает
следующие стадии их проектирования:
1. Формирование требований к информационной системе.
2. Разработка концепции информационной системы.
3. Техническое задание.
4. Эскизный проект.
5. Технический проект.
6. Рабочая документация.
7. Ввод в действие.
8. Сопровождение информационной системы.
156