「システム理論とシステム分析。 システム分析の教科書 - アントノフ システム理論とシステム分析の教科書
3.1. システム理論とシステム分析の基本概念。
システム分析とシステム理論の基本的な定義を示しましょう。
システム要素 - 特定の機能を実行するシステムの一部 (講師が講義を行い、学生がそれを聞いてメモを取るなど)。 要素はオブジェクト (物質的、エネルギー的、情報的) であり、私たちにとって重要な多数の特性を持つシステムの一部ですが、その内部構造 (内容) は考察の目的とは無関係です。 そのような部分とは何かという質問に対する答えは曖昧な場合があり、オブジェクトをシステムとして考える目的、その観点、またはその研究の側面によって異なります。 したがって、要素とは、特定の問題と設定された目標を解決する観点から見た、システムの分割の限界です。
システム要素は、相互接続された部分から構成される複雑なものになる場合があります。 もシステムを構成します。 このような複雑な要素はよく呼ばれます サブシステム.
サブシステム。 システムは、すぐに要素に分割するのではなく、要素よりも大きく、同時にシステム全体よりも詳細なコンポーネントであるサブシステムに順次分割することによっても可能です。 システムをサブシステムに分割する可能性は、システムの全体的な目標を達成することを目的とした、比較的独立した機能とサブ目標を実行できる相互接続された要素のセットの分離に関連しています。 「サブシステム」という名前は、そのような部分がシステムの特性 (特に完全性の特性) を備えている必要があることを強調しています。 これにより、サブシステムは、サブ目標が定式化されておらず、整合性プロパティが満たされていない要素の単純なグループと区別されます (このようなグループには「コンポーネント」という名前が使用されます)。 たとえば、自動制御システム サブシステム、大都市の旅客輸送サブシステムなどです。
特性– システム要素の何らかのプロパティを反映するもの。 システム要素の特性は通常、名前と許容値の範囲によって指定されます。
特性は、関係の種類に応じて量的特性と定性的特性に分けられます。 許容値の範囲が測定値によって指定されている場合、特性は定量的です（たとえば、画面サイズ）。 値空間がメートル法ではない場合、特性は定性的です (たとえば、快適な解像度などのモニター特性は、ピクセル単位で測定されますが、ユーザーの特性に依存します)。 定量的な特性をパラメータと呼びます。
繋がり - 物質、エネルギー、情報の要素間の交換を考慮するために重要です。
コンセプト " 繋がり" は、" という概念とともにシステムの定義に含まれます。 要素「そしてシステムの構造と不可欠な特性の出現と保存を保証します。 この概念は、システムの構造 (静的) と機能 (動的) の両方を特徴づけます。
接続に特徴がある 方向、力 そして キャラクター （またはビュー）。 最初の 2 つの特性に基づいて、接続は次のように分類できます。 指示されたものと指示されていないもの、 強い、弱い、しかし性格による- の上 従属的なつながり、遺伝的なつながり、平等な（または無関心な）つながり、支配的なつながり。 接続は、アプリケーションの場所 (内部および外部) に従って、システム全体または個々のサブシステム内のプロセスの方向 (直接および逆) に従って分割することもできます。 特定のシステム内の接続は、これらの特性のいくつかによって同時に特徴付けることができます。
「フィードバック」の概念はシステムにおいて重要な役割を果たします。 この概念は、技術的な工夫の例で簡単に説明できますが、組織システムに常に適用できるわけではありません。 この概念の研究は、ある物理的性質の物体に特徴的なフィードバック メカニズムを別の性質の物体に伝達する可能性を研究するサイバネティクスで多くの注目を集めています。 フィードバックは自己調整とシステム開発の基礎であり、システムを変化する生存条件に適応させます。
システム - 次の特性を持つ要素のセット:
要素から要素へと移動することで、セットの任意の 2 つの要素を接続できる接続。
集合体の個々の要素のプロパティとは異なるプロパティ。
特定の観点から見たほとんどすべてのオブジェクトはシステムとして考えることができます。 問題は、この観点がどれほど適切であるかです。
システム構成 。 この概念はラテン語から来ています 構造、構造、配置、順序を意味します。 構造は、要素とそのグループ (コンポーネント、サブシステム) 間の最も重要な関係を反映しており、システムの変化によってほとんど変化せず、システムの存在とその基本特性を保証します。 構造は要素のセットであり、要素間の接続を示すシステムを要素のグループに分割したもので、検討中ずっと変更されず、システム全体のアイデアを与えます。 この分割には、物質的、機能的、アルゴリズム的、またはその他の基盤がある場合があります。 構造は、集合論的記述、行列、グラフ、ネットワーク、階層 (ツリー状およびマルチレベル) の形式でグラフィカルに表現できます。 地層», « レイヤー" そして " 階層") およびその他の構造モデリング言語。
システム構成 - システムの基本的な特性を決定する、システムの要素間の一連の内部の安定した接続。 たとえば、階層構造では、個々の要素が下位レベルを形成し、これらのレベル間に内部接続が形成されます。 システム構成含まれる接続のタイプによって特徴付けることができます。 その中で最も単純なものは、 シリアル、パラレル、フィードバック.
構造は多くの場合、階層として表現されます。 階層 - これは、重要度に応じたコンポーネントの順序付けです (多段階、キャリアラダー)。 階層 - 従属関係のある構造、つまり 要素間の不均等な接続。一方向の影響が他の方向よりも要素にはるかに大きな影響を与える場合。
階層構造の種類はさまざまですが、実践上で重要な階層構造は 2 つだけです。 木のようなそして マルチレベル。 階層構造のレベル間には、上位レベルのコンポーネントの 1 つに対する、下位レベルのコンポーネント (ノード) の厳密な従属関係が存在する場合があります。 このような階層は次のように呼ばれます。 強い階層構造「木」タイプ。 これらには、制御システムを表現する便利な手段となる多くの機能があります。 ツリー構造は分析と実装が最も簡単です。 さらに、階層レベル、つまり最上位の要素から同じ距離にある要素のグループを強調表示すると常に便利です。 ツリー構造の例は、主要な特性 (最上位) から主要部品、機能システム、ユニットのグループ、メカニズムの設計を経て、個々の部品のレベルに至るまで、技術対象を設計するタスクです。
ただし、同じ階層レベル内に接続が存在する場合があります。 下位レベルの同じノードは、同時に上位レベルの複数のノードに従属することができます。 このような構造を階層構造と呼びます。 弱い絆で」 階層構造のレベル間には、「層」、「層」、「階層」など、より複雑な関係が存在する場合があります。 階層構造の例: エネルギー システム、自動制御システム、政府装置。
材料構造の例- 現地で組み立てられた個々のセクションで構成され、これらのセクションとその接続順序のみを示すプレハブ橋の構造図。 機能構成例- 内燃機関を電源、潤滑、冷却、トルク伝達システムに分割する。 アルゴリズム構造の例- 技術装置の誤動作を特定するときに実行するアクションを決定する一連のアクションまたは命令を指定するソフトウェア ツールのアルゴリズム。
システム構成 - システム要素間の相互作用の内部秩序と一貫性。 システムの組織化は、たとえば、システム内の要素のさまざまな状態を制限することに現れます (講義中にバレーボールは行われません)。
システムの完全性 - システムの特性の、その要素の特性の合計に対する基本的な既約性。 同時に、各要素の特性はシステム内のその場所と機能によって異なります。 したがって、講義の例に戻ると、講師、学生、物体、設備、聴衆などの特性を個別に考慮すると、これらの要素が使用されるシステムの特性を明確に決定することは不可能です。一緒に。
システムの分類は、他の分類と同様、さまざまな基準に従って行うことができます。 最も一般的に言えば、システムは物質的なものと抽象的なものに分類できます。
材料システム 物質的なオブジェクトのコレクションを表します。 物質系の中で区別できるのは 無機(技術、化学など)、 オーガニック（生物学的）そして 混合された無機性と有機性の両方の要素が含まれています。 混合システムの中で特に注意を払う必要があるのは、 マンマシン人間が機械の助けを借りて作業活動を実行する（人間工学的）システム。
物質系の中で重要な位置を占めているのは、 社交人と人との社会的関係（つながり）を伴うシステム。 これらのシステムのクラスの下には、要素間のつながりが生産プロセスにおける人々の社会的関係である社会経済システムがあります。
抽象システム - それは人間の思考の産物です: 知識、理論、仮説など。
時間依存性に従って、それらは区別されます 静的 そして 動的システム 。 静的システムでは、状態は時間の経過とともに変化しませんが、動的システムでは、動作中に状態が変化します。
観察者の視点から見た動的システムは次のようになります。 決定的な そして 確率的な （確率論的）。 決定論的システムでは、任意の時点での要素の状態は、前後の時点での要素の状態によって完全に決定されます。 言い換えれば、決定論的システムの動作を予測することは常に可能です。 動作が予測できない場合、システムは確率的 (確率的) システムのクラスに属します。
どのシステムも、より大きなシステムの一部です。 この大きなシステムは、いわばそれを取り囲み、外部環境とともにこのシステムに現れます。
システムが外部環境とどのように相互作用するかに基づいて、 閉まっている そしてオープンシステム . 閉まっているシステムは外部環境と相互作用せず、エネルギープロセスを除くすべてのプロセスはシステム内で閉じられています。 開けるシステムは外部環境と積極的に対話し、それによってシステムは改善と複雑化に向けて発展することができます。
システムの複雑さに応じて、通常は次のように分類されます。 単純, 複雑なそして 大きい (非常に複雑な).
シンプルなシステム - これは、構造が構築されていない (たとえば、階層レベルが識別できない) システムです。
複雑なシステム - 異なるタイプの要素で構成され、要素間に異種接続があるシステム。 例として、コンピューター、林業用トラクター、または船を考えてみましょう。 複雑なシステム -発展した構造を持ち、要素、つまり単純なシステムであるサブシステムで構成されるシステム。
自動化システム - 2 つのタイプの要素の決定的な役割を持つ複雑なシステム: * - 技術的手段の形で。 * - 人間の行為の形で。
複雑なシステムの場合は、自動モードよりも自動モードの方が望ましいと考えられます。 たとえば、飛行機を着陸させたり、ハーベスターヘッドで木を拾ったりするには人間の介入が必要で、自動操縦や車載コンピューターは比較的単純な操作にのみ使用されます。 典型的な状況は、技術的手段によって開発されたソリューションが個人による実行を承認される場合です。
大規模システム - 多数の同様の要素と同様の接続を含むシステム。 例としてはパイプラインがあります。 後者の要素は、継ぎ目またはサポートの間の領域になります。 有限要素法を使用した強度計算では、システムの要素はパイプの小さなセクションとみなされ、接続は力 (エネルギー) の性質を持ち、各要素は隣接する要素に作用します。
大規模システム -これは、多くの追加機能を備えた複雑なシステムです。サブシステムとサブシステムの要素の間には、さまざまな (物質、情報、金銭、エネルギー) 接続が存在します。 システムのオープン性。 システム内の自己組織化要素の存在。 人、機械、自然環境のシステムの機能への参加。
大規模システムの概念は、上記の特徴から次のように、正確かつ詳細に説明できない特殊なシステムのグループを指定するために導入されました。 大規模システムの場合、次の主な機能が区別できます。
1. 構造の可用性 , これにより、システムがどのように構成されているか、どのようなサブシステムと要素で構成されているか、それらの機能と関係が何であるか、システムが外部環境とどのように相互作用するかを知ることができます。
2. 共通の運用目標を持つ , それらの。 サブシステムや要素のプライベートな目標は、システムの機能の目的に従属する必要があります。
3. 外部および内部の妨害に対する耐性 . この特性は、システムがパラメータの内部ランダム変化や外部環境の不安定な影響の条件下でその機能を実行することを意味します。
4. 複雑なシステム構成 , それらの。 大規模システムの要素とサブシステムは、性質や動作原理が非常に多様なオブジェクトです。
5. 開発能力 . システムの開発は、システムの要素間の矛盾に基づいています。 機能の多様性が高まることで矛盾を取り除くことが可能となり、それが開発です。
分解- システムを、このシステムでのあらゆる操作に便利な部分に分割します。 例としては、オブジェクトを個別に設計された部品やサービスエリアに分割することが挙げられます。 システムの一部について個別に物理現象または数学的記述を考慮すること。
州。 「状態」の概念は通常、インスタント写真、システムの「スライス」、開発の停止を特徴づけます。 それは、入力の影響と出力信号 (結果) を通じて、またはマクロパラメータ、システムのマクロ特性 (たとえば、物理システムの場合は圧力、速度、加速度、経済システムの場合は生産性、生産コスト、利益) を通じて決定されます。
行動。 システムがある状態から別の状態に遷移できる場合、そのシステムには動作があると言われます。 この概念は、ある状態から別の状態への遷移パターンが不明な場合に使用されます。 そして彼らは、システムにはある種の動作があると言い、そのパターンを見つけます。
外部環境。 外部環境とは、システムの一部ではない多くの要素を指しますが、それらの状態の変化はシステムの動作の変化を引き起こします。
モデル。 システム モデルは、そのプロパティの特定のグループを反映するシステムの記述です。 説明を深めます - モデルを詳しく説明します。 システムのモデルを作成すると、特定の条件範囲におけるシステムの動作を予測できます。
システムの機能 (動作) のモデルは、時間の経過に伴うシステムの状態の変化を予測するモデルです。たとえば、フルスケール (アナログ)、電気的、コンピューターベースなどです。
平衡。 これは、外部からの妨害的な影響がない場合 (または一定の影響がある場合)、システムがその状態を任意の長期間維持できる能力です。
持続可能性。 安定性とは、システムが外部からの妨害の影響下で平衡状態から解放された後、平衡状態に戻る能力として理解されています。 この機能は通常、定数を備えたシステムに固有のものです。 あなた t偏差が一定の制限を超えない限り。
技術的装置との類推により、システムが戻ることができる平衡状態は、安定平衡状態と呼ばれます。 経済および組織システムにおける均衡と安定性は、テクノロジーにおけるものよりもはるかに複雑な概念であり、最近まで、システムの予備的な説明的な理解のためにのみ使用されていました。 最近、これらのプロセスを複雑な組織システムで形式化し、プロセスの経過と相互関係に影響を与えるパラメーターを特定する試みが行われています。
発達。開発プロセスの研究、開発プロセスと持続可能性の関係、およびそれらの根底にあるメカニズムの研究は、サイバネティクスとシステム理論で多くの注目を集めています。 開発の概念は、自然と社会における複雑な熱力学および情報プロセスを説明するのに役立ちます。
目標。 「目標」の概念と、目的性、目的性、便宜性などの関連概念の使用は、特定の状況における明確な解釈の難しさによって妨げられます。 これは、組織システムにおける目標設定のプロセスとそれに対応する目標を正当化するプロセスが非常に複雑で、完全には理解されていないという事実によるものです。 心理学、哲学、サイバネティクスの研究に多くの注目が集まっています。 ソビエト大百科事典は、目標を「人の意識的な活動の事前に考えられる結果」と定義しています。 実際のアプリケーションでは、目標は次のいずれかです。 理想の願望 、これによりチームは視点や情報を確認できるようになります。 本当の機会、具体的な目標 - 最終結果は一定の時間内に達成可能であり、理想的な目標への道の次の段階をタイムリーに完了することが保証されます。
現在、計画におけるプログラム目標の原則の強化により、特定の状況における目標形成と目標の提示のパターンの研究がますます注目を集めています。 例: エネルギー プログラム、食糧プログラム、住宅プログラム、市場経済への移行プログラム。 目標の概念はシステム開発の基礎となります。
システム内の情報の概念。
情報- 環境からシステムによって認識される、環境に発行される、または情報システム内に保存される一連の情報。
データ- 対象領域のオブジェクト、それらの特性と関係に関する特定の情報を、その領域の出来事や状況を反映した形式的な形式で表現すること。 データは、情報システムによる収集、保管、さらなる処理の自動化を可能にする形式で提示されます。 データは、対応するコード内のレコードです。
さまざまなシステムに関する大量の情報の保存と処理の組織化により、データベースが出現しました。
システムのモデルと目的
モデルの概念があいまいに解釈されています。 これは、現実で発生するプロセスと、実際のオブジェクトを置き換えるモデルで発生するプロセスの類似性に基づいています。 哲学では、モデルは、元のオブジェクトについてのより深い知識を目的として、研究対象のオブジェクトをその単純化された表現に置き換えるサイバネティクスの広範なカテゴリとして理解されています。 数学的モデル (以下、単にモデル) は、研究対象のオブジェクトの理想的な数学的反映として理解されます。
可能な限り多くの基本的な物理的仮定 (主原理) から始めて、システムの動作または特性を定量的に記述する基本的な (詳細な) モデル。 このようなモデルは、記述される現象について非常に詳細かつ正確です。
現象論的モデルは、正確な関係が不明な場合、または複雑すぎて適用できない場合に、物理プロセスを定性的に記述するために使用されます。 このような近似モデルまたは平均モデルは通常、物理ベースであり、実験またはより基本的な理論から得られた入力データが含まれています。 現象論的モデルは、物理的状況の定性的理解に基づいています。 現象論的モデルを取得するときは、一般原則と保存条件が使用されます。
コントロール
広義のマネジメントとは、一定の目標を達成するために機能を遂行する組織活動を指します。
大規模システムの研究、分析、合成は、 体系的なアプローチ、これには、そのようなシステムの基本特性を考慮することが含まれます。
被害者の搬送。
医療施設への患者の輸送および配送の準備中は次の規則が遵守されないため、手順の段階でタイムリーかつ正しく実施された支援の結果を再度組み合わせることができます。 問題は、被害者をどのように引き渡すか、どのような輸送手段で搬送するかということだけではなく、被害者の穏やかで快適な姿勢を最大限に確保するためにどれだけ早く面会が行われたかということである。
重荷を負って苦しんでいる人を運ぶ最も美しい方法。 この場合、ボード、衣服などの便利なアイテムを使用できます。 被害者を腕に抱えて運ぶことができます。 カーペットが敷かれているベッドに患者を寝かせる前に、患者の反対側の清潔な場所に負担をかけます。 1人は手を頭と胸の下に置き、もう1人は犠牲者の膝と膝の下に手を置きます。 同時に、持ち上げずに、体の皮膚の部分を支えながら慎重に持ち上げ、負担の上に下ろします。 次に、毛布や敷物など、手の下にあるもので被害者を覆います。 尾根の骨折の疑いがある場合は、犠牲者をしっかりとした荷物（シールド、ドア）の上に置く必要があります。 一日中カーペットやコートを着ても大丈夫です。 このような状況では、被害者は安らかに眠らされるべきです。 骨盤の骨折の疑いがある場合は、患者を仰向けに寝かせ、両足を膝と股関節で曲げて関節を分離します。両膝の下に器具を置く必要があります。脱脂綿のクッション、タオル、シャツなどを使用します。平らな場所では患者を足から、山を登るときは足から、または下りのときは頭から運びます。荷物は 1 時間ずっと水平位置に保たれていなければなりません。移動するときは、膝を少し曲げて歩調を合わせて歩く必要があります。
システム– 一般システム理論は、システムの原理と機能の研究を扱います。
システム– 要素が特定の接続や関係によって接続されているオブジェクトまたはプロセス
システム分析– システムの調査と研究のための一連の概念、方法、手順、および技術。
方法論、理論と実践における完全には定義されていない複雑な問題の研究。
SA の主なタスクは次のとおりです。
1) システムをサブシステムと要素に分割できる分解タスク。
2) 分析タスク。システムの特性を見つけてシステムの動作パターンを決定することから成ります。
3) 合成の問題。 これは、分解問題を解くことで得られた知識に基づいて、新しいシステムの構造とパラメータを決定することから構成されます。
サブシステム- 何らかの接続と関係を持つシステムの一部。
システムアプローチ– 検討中のシステムに対する包括的なアプローチにより、システムをさまざまな視点から見ることができます。
システム分析の主な段階
1) スーパーシステムの観点からシステムに期待される役割を説明します。
2) スーパーシステムの目標を達成する際のシステムの実際の役割を説明します。
3) システムの構成を特定します。 それが構成されている部分を特定します。
4) システムの構造とコンポーネント間の一連の接続を決定します。
5) システムコンポーネントの機能を決定します。 コンポーネントの目的のある動作、システムの役割の実装に対するコンポーネントの貢献。
6) 個々の部分をシステムに統合し、整合性を保つ理由を特定します。
7) システムと外部環境との可能なすべての接続、通信を決定します。
8) 開発中の力学で研究中のシステムを考えてみましょう。
システムのプロパティ
システムの機能は、次の特性によって説明されます。
1) インスタント写真、システムのスライス、開発の停止を特徴づける状態。
2) 行動。 ある状態から別の状態への移行を特徴づける概念
3) 平衡 - 外部からの妨害的な影響がない場合に、システムが望む限りその状態を維持できる能力
4) 安定性 - システムが平衡状態から解放された後、平衡状態に戻る能力。
5) 開発は、自然と社会における複雑な熱力学プロセスの説明に役立つ概念です
システムのプロパティ。 オブジェクトをシステムとみなすには、オブジェクトの 4 つの基本プロパティがあります。
1) 誠実さと明確さ。 システムは、相互に作用する要素の統合システムです。 要素はシステム内にのみ存在します。
2) 接続。 システムの要素間には、このシステムの統合的な品質を決定する重要なつながりがあります。
3) 組織。 システムが出現するには、順序付けられた接続を形成する必要があります。 システムの特定の構造または組織を形成する。
4) 統合的な資質。 システム全体に固有ではあるが、その要素のいずれかに個別に特徴づけられるものではない、システムにおける統合的な性質の存在。
· 接続は特定の方法で順序付けされます (万年筆の要素が糸で結ばれている場合、それらは相互接続されますが、順序付けはされません)。
・総合的な品質を兼ね備えたペン（書き心地、持ちやすさ）
構造の概念、構造の種類
構造– 目標を達成するために必要な一連の接続と要素。 例 (脳の畳み込み、教員、企業、物質の結晶格子、超小型回路)
構造の種類:
1) リニア型構造物（地下鉄駅構造物）
2) 階層型構造（エンタープライズ）
３）１つの入力と１つの出力構造を有するネットワーク型構造。
４）マトリックス型構造（同じテーマに取り組む研究機関職員の部門のマトリックス構造）。
5) 物質の分子構造
6) コンピュータの構造 (効果的なトポロジを選択できます)
構造とその要素の説明が不十分または定義が不十分な場合、そのようなオブジェクトは構造が不十分または弱いと呼ばれます。
システムを説明する方法
あらゆるシステムの研究には、分析と合成の問題の解決が含まれます。 機能的、形態的、情報的という 3 つの観点からシステムの説明を始めることをお勧めします。
機能的説明は、動作の法則、システムの進化、その動作または動作のアルゴリズムの説明です。 機能の説明では、システムがいくつかの機能を実行することを前提としています。 説明は単一機能または複数機能にすることができます。 機能の説明は、アルゴリズム的、分析的、グラフィカル、表形式、機能の時間図を使用するか、口頭で行うことができます。
形態学的（構造的、位相的）システムの説明。 これは、目標を達成するために必要なシステムの構造の説明、またはこのシステムの集合体の説明です。
情報（情報学的、情報論理的）システムの説明。 システムと環境の間、およびサブシステム間の情報接続の説明。
システムの分類
分類方法は多数あります。
1) 環境に関連したシステムの分類。 すべてのシステムはオープンとクローズドに分けられます。 開かれたものでは環境との交換が存在しますが、閉じられたものでは交換はありません。
2) システムの起源による。 システムは、 2.1 人工（ロボット、自動機械、工具、機械など） 2.2 自然（生物、無生物、環境、社会） 2.3 仮想（架空だが実際には存在しない） 2.4 混合（組織、生物工学、経済、など) d.)
3) システム変数の説明によると 3.1 質的変数を使用 3.2 量的変数を使用 3.3 混合変数を使用
4) システムの機能の記述のタイプ別 4.1 ブラック ボックス タイプ (システム機能の法則は不明、入力メッセージと出力メッセージのみがわかっている) 4.2 パラメータ化されていない (法則は記述されておらず、システムの一部のアプリオリな特性のみがわかっている)法則は既知である） 4.3 パラメータ化（法則はパラメータまで既知であり、特定のクラスのホワイトボックス依存関係として分類できる） 4.4 ホワイトボックス依存関係（動作法則は完全に既知である）
5) システム制御の方法による 5.1 外部から制御 5.2 内部から制御（自治または自主規制） 5.3 自治を組み合わせた場合
6) 行動の性質による: 決定論的、確率論的、ゲーム。
7) 構造と動作の複雑さに応じて、単純と複雑。 複雑な効果的な機能と管理のための十分なリソースがない場合、システムが呼び出されます (分子レベルでの化学反応、生物学的細胞、マクロレベルでの経済学など)。
8) 組織化の程度に応じて、よく組織化されている、不十分に組織化されている、自己組織化されている。 よく組織されたシステム– すべてのコンポーネントが定義され、すべての接続が確立されます。
組織化が不十分– すべてのコンポーネントが定義されているわけではなく、そのプロパティと接続が不明です。
自己組織化システム– 環境条件の変化に適応する能力があり、外部環境と相互作用するときにその構造を変化させることができるシステム。
湖の生態系を考えてみましょう。 これはオープンで自然に発生するシステムであり、その変数は混合された方法で説明できます。 気温は定量的であり、住民の構造は定性的です。 湖の美しさは質的なものにすぎません。 機能の法則の記述の種類に関しては、パラメーター化されていませんが、藻類、魚、流入または流出する川、海岸の底などのサブシステムを識別することは可能です。
コンピューターシステム。 これは、パラメータ化され、外部 (ソフトウェア) で制御される、混合記述のオープンで人為的な起源です。
システム論理ディスク。 これは、オープンな仮想ホワイトボックス型の定量的記述です。
固い。 内部から管理されるオープンで混合起源（組織）
堅牢性– 個々の要素またはサブシステムに障害が発生した場合でも、システムが部分的な動作性を維持できる能力
問題と課題
問題- 解決と研究を必要とする複雑な実践的または理論的問題。 例:
・医療機関のパフォーマンスをどう向上させるか
· 専門分野を勉強する際に生徒の活動性と自主性を高める方法
どのような問題も、サブシステムの個別の部分で構成されます。
したがって、実際の問題はすべて、相互に関連した問題のもつれとして扱われなければなりません。 このような問題の集合体を問題集と呼びます。 問題が発生する可能性があります 構造化された、半構造化されたそして 構造化されていない。
1) 構造化された問題いくつかの部分に分けて、各部分の要件を説明します。
2) 半構造化問題では説明はおおよそのものであり、正確ではありません。
3) 構造化されていない問題因子と依存関係の定性的な影響のみがわかっています。
全体と部分の相互作用の規則
すべてのパターンは 4 つのクラスに分類できます。
1) 全体と部分の間の相互作用のパターン
4 つのサブクラスに分類できます。
1.1 誠実さ（創発性）。これは、システムの要素には存在しない新しいプロパティがシステムに現れるというパターンです。 システムに組み合わされた要素は、通常、システムの外では持つ特性の一部を失います。
1.2 漸進的な体系化。 整合性を高めることを目的としたプロセス。 それは、システムの部分間の既存の関係の強化、要素間の関係の出現と発展に含まれる場合があります。 集中化に関連しており、1 つのサブシステムが主要な支配的な役割を果たします。
1.3 漸進的な隔離。 ますます独立した要素を持つ状態へのシステムの願望。 それは進歩的なシステム化の反対です。 (要素の独立性を減らす、つまり完全性を高めるというシステムの欲求)
1.4 相加性。 独立、孤立。 実際の開発中のシステムは、絶対的な整合性と加法性という 2 つの極端な状態の間にあります。
2) 階層的な順序付けのパターン
生物学的例を使用すると、階層の上位レベルが下位レベルに直接的な影響を与えることが証明されています。 階層的順序付けの主な特徴を以下に示します。
A) 階層の各レベルは、上下のレベルと複雑な関係を持っています。 二つの顔を持つヤヌスの性質を持っています。 根底にあるレベルに向けられた顔は全体の性格を持っています。 システムの性質を表し、上位を向いた面は従属部の性質を発揮します。
B) コミュニケーションのパターン。 どのようなシステムもその環境と一体を形成します。 システムは他のシステムから孤立しているのではなく、多くの通信によって環境と接続されています。
3) システムの実現可能性のパターン
1.1 等価性のパターン。 システムの最大能力を特徴づけます
1.2 エズビの必要な多様性の法則。 方法の多様性は、システムの多様性よりも多くなければなりません。
1.3 潜在的な効果のパターン。 フライシュマンの潜在的な実現可能性は、システムの実現可能性を説明するのに役立ちます。 フライシュマンは、システム構造の複雑さをその動作の複雑さと結び付け、信頼性とノイズ耐性の制限法則の定量的特性を提案し、それに基づいてシステムの実現可能性の定量的特性を得ることができます。 (システムリソースが枯渇した場合)
4) システム開発のパターン
1.1 歴史性のパターン。 それは、あらゆるシステムは発生し、機能し、発展するだけでなく、消滅するものだと言っています。
1.2 自己組織化のパターン。 変化する条件に適応し、必要に応じて構造を変更し、同時に安定性を維持する複雑なシステムの能力を特徴づけます。 自己組織化– システムの目標設定相互作用の結果としての、システムの内部リソースによる空間的、時間的組織の形成。 （企業の破産 - 自社の資源と持続可能な機能を犠牲にしての構造の変化）。 生物系と非生物系の両方で観察できます。 (コンピュータの発展の歴史は、自己組織化の発展の一例です。50 年代の第一世代コンピュータから、毎秒 10 4 演算の速度を持つ真空管から、10 12 演算の速度を持つ現代のコンピュータまで（人間社会は螺旋状、周期的に発展します。周期的に干ばつ、災害、疫病などが繰り返されます。）
目標形成の規則
目標形成プロセスの研究結果を一般化することで、目標使用の一般的なパターンを定式化することが可能になりました。 目標の提示方法が対象の認知段階に依存すること。 目標はさまざまな構造の形で提示できます。 それらの。 グローバル目標はサブ目標に分割し、その後これらのサブ目標を分析する必要があります。 結論: グローバル目標はすべて分解する必要があり、個々のサブ目標についてさらに分析を実行する必要があります。 目標は外部要因と内部要因によって異なります。 また、階層的な目標構造の形成パターンを考慮する必要があります。目標のツリーの形で表示され、そのルートにグローバルな目標があり、その下にローカルな目標があります。 依存的なサブ目標。
パターン法の一般原則
英語からのパターン w テンプレート、サイト.
これは、ゴール ツリーに基づいて構築された最初のシステム分析手法です。 発起人 - 会社副社長 家賃 軍事教義の開発、新しいタイプの兵器システムの推奨、敵の軍事的および科学的可能性の研究に携わっています。 このパターンの目的は、全世界に対するアメリカの軍事的優位性を準備し、実行することでした。 開発者には、米国の軍事計画と科学計画を結び付ける任務が与えられました。 科学的情報手法を使用して米国大統領が意思決定を準備するのを支援する局が設立されました。
パターンの主な構造:
| 条件係数と開発時間 |
| 科学技術の発展予測 |
| シナリオ |
| コンピューター |
目標ツリーを形成し、評価するために、シナリオが作成されました。すなわち、規範的予測）と科学技術の発展に関する予測（探索的予測です。開発グループには、会社の従業員と相談する権利を持ち、あらゆるドキュメントへのアクセス。
最初のパターン モデルでは、160 を超える中間ソリューションの処理が必要でした。 3 つが国家目標として特定されました。 4つの活動分野、42の任務、65の軍事計画が用意されている。
このシステムを実際に使用してみると、意思決定の基礎となる膨大な量のデータを重要度別に分散できることがわかりました。 パターン システムは、初期の不確実性が大きく、解決が困難な問題を分析する手段でした。
相乗的なアプローチ
相乗効果は自己組織化理論と呼ばれます。 相乗的アプローチには次の原則が含まれます。
1) 科学は組織のさまざまなレベルのシステムを扱います。 それらの間の接続はカオスを通じて行われます。
2) システムを組み合わせた場合、全体は部分の合計と等しくなりません。
3) システムのある状態から別の状態に移行するとき、システムは同じように動作します。
4) システムは常にオープンであり、外部環境とエネルギーを交換します。
5) 非平衡状態では、要素の独立性が企業行動に取って代わられる
6) 平衡状態から離れると、要素の挙動の一貫性が増します (平衡状態では、分子はその近傍の分子のみを認識します。平衡状態から外れると、システム全体が脳の働きになります)。
7) 平衡からかけ離れた状態では、システム内で分岐メカニズムが機能します。 これは分岐点の存在と継続的な発展です。 システム開発のオプションはほとんど予測できません。
アシュビーは最終的な実現可能性に注目し、必要な多様性の法則を定式化しました。 意思決定者は何らかの問題に直面していますが、その解決策は彼にとって明らかではありません。 この場合、さまざまな解決策が考えられます。 意思決定者の仕事は、考えられるすべての解決策と考えられるすべての解決策の間の差異を最小限に抑えることです。 アシュビーは、次の結論が定式化される定理を証明しました。さまざまな可能な解 V d があり、V n の考えられるすべての値のセットがある場合、差 V n -V d は次のようになります。 V d を増加させることによってのみ減少します。 d の多様性によって低減できるのは n の多様性のみです。つまり、 多様性だけが多様性を破壊することができます。 つまり、ある複雑な問題に対応できる情報システムを構築する場合、開発するシステムは、特定の問題の多様性以上に多様性（問題を解決するための知識）を備えている必要があります。 自動制御システムに関しては、必要な多様性の法則は次のように定式化されます。制御システムの多様性は、制御対象の多様性以上でなければなりません。
デシジョンマトリックス法
マトリックスは、システムがどのように実装されているかを評価するために使用されます。 （二次元 q nm）、ここで、a1、a2、目標 B1、B2、Bn からの実装方法。 Q ij は、メソッド a i を使用してサブ目標 b j を達成する確率を特徴付けます。 Q ij の値は専門家によって決定されます。
1) 互いに隔離された専門家のグループ (5 ～ 10 人) が選択されます。
2) 受け取った回答の中央値を見つけます
3) 上位四分位と下位四分位が計算されます (min+1\2medmans)(max-1\2medians)
4) 下位および上位の四分の一から外れる専門家の回答が特定されます。
5) 彼らの正当性は他の専門家に配布されます。2)3)4)
目的の形成
目標設定は、さまざまなシステムで目標を策定および分析するプロセスを研究するシステム分析の方向性です。 この用語は 20 世紀後半に導入されました。 この方向性の実際的なタスクは、目標設定サブシステムの作成と実装のための原則を開発することです。 これらのサブシステムは、さまざまな業界の目標と国家目標、地域の目標との関係を研究し、これに基づいて計画指標の原則を開発することに取り組んでいます。 目標 - 理想的な願望から特定の時間間隔内の特定の目標まで、さまざまな色合いが含まれます。 マトリックスまたはツリー構造を使用して目標を記述することができます。
目標形成の規則:
1) オブジェクトの目標の表現の時間依存性。
2) 目標の外部および内部要因への依存。 目標は、外部の要件、動機、および内部要因 (ニーズ) の影響を受けます。
3) 課題を世界的な目標、その構造化の課題に還元する可能性と必要性。 一般化されたツリーを定式化するタスクは、目標を構造化または分解するタスクに還元される必要があります。
目標は、個人または人々のグループの意識的な活動の事前に考えられる結果です。 目標ツリーは、その後の詳細な分析のために目標を一般的なサブ目標に分解することによって得られる階層構造の形成を意味します。 目標ツリーの枝は、指示、プログラム、タスクとも呼ばれます。
システムの自己組織化
自己組織化とは、時空間情報または機能的組織の形成、より正確には、システムの内部リソースを犠牲にして新しい構造を形成するための組織化への欲求です。 システムは、外部からの対象を絞った影響を受けることなく、空間的、時間的、情報的、または機能的な構造を獲得する場合、自己組織的です。
自己組織化は複雑な開放系で観察されます。 たとえば、人間社会は、小氷河期から緩やかな温暖化へと周期的に移行する一方で、極端な自然現象の数が増加するという螺旋パターンで発展します。
相乗効果
協調的で、共同的で、活動的です。 これは、開いた構造要素 (サブシステム) の中で形成される構造要素 (サブシステム) 間の接続を研究する科学的な方向性です。 このようなシステムでは、サブシステムの協調的な動作が観察され、その結果としてサブシステムの秩序度が増加します。 自己組織化の度合いが高まります。 相乗効果とは、結果の合計が構成要素の合計を超えることを意味します。
コンセプトとモデルの種類
モデルはシステムの抽象的な記述であり、その詳細レベルは研究者によって決定されます。
定められた目標の観点から見た、研究対象についての形式化されたアイデア。 モデルは、考えられる、または物質的に表現可能なオブジェクトであり、研究の過程で、その典型的な特徴のいくつかを保持しながら、元のオブジェクトを置き換えます。
モデルの種類:
1) 静的
2) ダイナミック
3) ディスクリート
4) 連続
5) 決定論的
6) 確率的
7) 微分方程式に基づく
8) 積分方程式に基づく
9) リニア
10) 非線形
11) 静止 (パラメータは時間の経過とともに変化しません)
12) 静止していない
モデルが満たさなければならない原則:
A) 十分性。 モデルが研究の目的に適合しているか
B) 解決される問題とモデルの対応関係。 多数の異なる問題を解決するための普遍的なモデルを作成する試みは非現実的です。
C) システムの本質的な特性を維持しながらの簡素化
D) すべてのモデルは近似値であるため、必要なモデルの精度とモデルの複雑さの間の妥協点を見つける必要があります。
D) モデルの多変量実装、つまり 同じモデルメソッドのさまざまな実装。
E) 複雑なモデルの場合はブロック構造を使用します。
モデルを使用するための手順。
· 適切性を考慮して、必要なモデルの複雑さを選択します。
・モデル開発（数学、シミュレーション）
モデル研究
· モデルパラメータの信頼性と結果への影響を確認する
システム管理におけるシステムアプローチ
システムアプローチは、企業そのものだけでなく、その環境にも焦点を当てた包括的なアプローチです。 今日、システム アプローチは現代のマネージャーの科学的基礎となっています。 どのような企業も、次のようないくつかのパターンによって特徴付けられます。
現代社会のあらゆる構成要素の相互影響、相互依存、相互作用の強化
今日、経済、政治、社会、精神的な領域は密接に絡み合っています。 国家と社会、生産と科学、文化と日常領域は、より密接に相互作用します。 それらの。 私たちの社会はますます統合されてきていますが、矛盾がないわけではありません。
ダイナミズムと競争により、企業は新しい製品やサービスの開発と品質の向上を余儀なくされ、科学の進歩をもたらします。
複雑な社会構造。 プロセスの相互依存性の増大と社会のダイナミズムの増大によって条件付けられます。 これにより、知識、予測、管理が困難になります。
企業の外部環境には、内部環境を構築するための独自の厳しい条件があります。
システム分析構造
システムを含む物理システム。 次の段階では、このシステムを分解し、分解されたシステムを分析します。 次に、分解されたシステムの合成が実行され、最終的に新しい物理システムが提案されます。
システムの一般的な表現の形成:
1) システムの主な機能、特性、目標の特定
2) 主要な機能と部品 (システム内のモジュール) の特定
3) システム内の主要プロセスの特定
4) 研究対象のシステムが接続されているシステムの主要要素の特定。
5) 不確実性と事故、システムへの影響の特定。
6) 階層構造の特定
7) すべての要素と接続の識別
8) システムの変化と不確実性の考慮
9) システム特性の望ましくない変化、経年変化
10) システム内の機能とプロセスを管理するための検討
システム分析のための新しいテクノロジー
プロジェクト エキスパートは、あらゆるビジネス プロセスをモデル化するために設計されています。
IDEF0 手法を使用すると、図を使用してあらゆる企業、プロセス、システムを記述することができます。
制御システム、ファジー システム、ニューラル ネットワークなどをモデリングするための Matlab などの特別なプログラムの使用。
CALS 標準の大規模システムの製造および開発に適用します。これは、最適化の可能性を備えたシステムの開発または製造の各段階での経済コストを規制します。
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講義 2: システムのプロパティ。 システム分類
システムのプロパティ。
したがって、システムの状態は、システムが各瞬間に持つ重要な特性のセットです。
プロパティは、他のオブジェクトとの違いや類似性を決定するオブジェクトの側面として理解され、他のオブジェクトと相互作用するときに現れます。
特性とは、システムの何らかの特性を反映するものです。
システムのどのような特性がわかっているか。
「システム」の定義から、システムの主な特性は完全性、統一性であり、システム要素の特定の関係と相互作用を通じて達成され、システム要素が持たない新しい特性の出現として現れることがわかります。 この物件 出現（英語のemerge - 生じる、現れる）。
- 創発性とは、システムの特性がそのシステムを構成する要素の特性にどの程度還元できないかの程度です。
- 創発とは、システムを構成する要素に固有ではない新しい特性や性質の出現を引き起こすシステムの特性です。
創発とは、全体を部分に分割し、その特性を決定することによって全体の特性を決定することによって全体を研究できるという還元主義の反対の原理です。
創発の特性はシステムの完全性の特性に近いです。 ただし、それらを識別することはできません。
誠実さシステムとは、システムの各要素がシステムの目的の機能の実装に寄与することを意味します。
完全性と創発性はシステムの統合的な特性です。
統合特性の存在は、システムの最も重要な機能の 1 つです。 整合性は、システムが独自の機能パターンと独自の目的を持っているという事実に現れます。
組織- 構造の存在と機能（動作）からなるシステムの複雑な特性。 システムの不可欠な部分はそのコンポーネント、つまり全体を構成し、それなしではシステムが不可能となる構造的構成です。
機能性- これは、外部環境と相互作用する際の特定の特性 (機能) の現れです。 ここで、目標 (システムの目的) は、望ましい最終結果として定義されます。
構造性- これはシステムの秩序であり、要素間の接続を持つ特定の要素のセットと配置です。 システムの機能と構造の間には、内容と形式の哲学的カテゴリーとの間に関係があるのと同様です。 内容（機能）が変化すれば形態（構造）も変化しますが、その逆もまた同様です。
システムの重要な特性は、動作、変化、機能などの動作の存在です。
システムのこの動作は環境 (周囲) に関連していると考えられています。 接触するか、特定の関係を結ぶ他のシステムと。
システムの状態を時間の経過とともに意図的に変更するプロセスは、と呼ばれます。 行動。 制御とは異なり、システムの状態の変化が外部の影響によって達成される場合、動作はシステム自身の目標に基づいてシステム自体によってのみ実装されます。
各システムの挙動は、システムを構成する下位システムの構造と平衡状態（ホメオスタシス）の兆候の存在によって説明されます。 平衡の符号に従って、システムにはそれにとって好ましい特定の状態（状態）があります。 したがって、システムの動作は、環境の変化によってシステムが混乱したときの状態の回復という観点から説明されます。
もう一つの性質は成長（発展）の性質です。 発達は行動の不可欠な部分（そしてその中で最も重要なこと）とみなすことができます。
システム アプローチの主要な、したがって基本的な特性の 1 つは、その外部のオブジェクトを考慮することが許されないことです。 発達これは、物質と意識における不可逆的で方向性のある自然な変化として理解されています。 その結果、物体の新たな性質や状態が生まれます。 「発展」と「運動」という用語を（完全に厳密ではないかもしれませんが）同一視することで、発展なしに物質、この場合はシステムの存在は考えられないという意味でそれを表現することができます。 開発が自然発生的に起こると想像するのは素朴です。 一見するとブラウン運動（ランダム、カオス）のように見える多種多様なプロセスにおいて、細心の注意を払って研究すると、まず傾向の輪郭が現れ、次に非常に安定したパターンが現れます。 これらの法則は、その性質上、客観的に作用します。 私たちがそれらの実現を望むか望まないかには依存しません。 発展の法則とパターンの無知は暗闇の中をさまようことになります。
自分がどの港に向かって航行しているのかを知らない者には、順風は吹かない。
システムの動作は、外部の影響に対する反応の性質によって決まります。
システムの基本的な性質は、 持続可能性、つまり 外部妨害に耐えるシステムの能力。 システムの寿命はそれに依存します。
単純なシステムには、強度、バランス、調整性、恒常性といった受動的な安定性があります。 そして、複雑なものでは、信頼性、生存性、適応性といったアクティブな形式が決定的になります。
列挙された単純なシステムの安定性の形式 (強度を除く) がその動作に関係する場合、複雑なシステムの安定性の決定形式は主に本質的に構造的なものになります。
信頼性- 個々の要素が置換または複製によって消滅したにもかかわらず、システムの構造が維持される性質。 生存可能性- 有害な性質の積極的な抑制として。 したがって、信頼性は生存性よりも受動的な形です。
適応性- 変化する外部環境の条件下で新しい性質を維持、改善、または獲得するために行動や構造を変える能力。 適応の可能性の前提条件は、フィードバック接続の存在です。
すべての実際のシステムは環境内に存在します。 それらの間のつながりが非常に密接であるため、それらの間の境界を決定することが困難になる場合があります。 したがって、システムをその環境から隔離することは、ある程度の理想化と関連しています。
インタラクションには 2 つの側面があります。
- 多くの場合、それはシステムと環境（物質、エネルギー、情報）の間の交換の性格を帯びます。
- 通常、環境はシステムの不確実性の原因となります。
環境の影響は、受動的または能動的（敵対的、意図的にシステムに反対する）の場合があります。
したがって、一般的な場合、環境は研究対象のシステムに対して無関心であるだけでなく、敵対的であると考えられるべきです。
米。 — システム分類
| 分類の根拠（基準） | システムクラス |
|---|---|
| 外部環境との相互作用によって | 開ける 閉まっている 組み合わせた |
| 構造別 | 単純 複雑な 大きい |
| 機能の性質上 | 専門化された 多機能（ユニバーサル） |
| 開発の性質上 | 安定した 現像 |
| 組織の程度による | よく整理された 組織化が不十分（拡散） |
| 行動の複雑さに応じて | 自動 決定的 自己組織化 先見の明のある 変身する |
| 要素間の接続の性質上、 | 決定論的 確率論的 |
| 管理体制の性質上 | 集中化 分散型 |
| 目的別 | 生産する マネージャー 係員 |
分類最も本質的な特性に応じたクラスへの分割と呼ばれます。 クラスは、共通の特定の特性を持つオブジェクトのコレクションとして理解されます。 特性 (または特性のセット) は分類の基礎 (基準) です。
システムは 1 つ以上の特性によって特徴付けられるため、場所はさまざまな分類で見つけることができ、それぞれが研究方法を選択する際に役立ちます。 通常、分類の目的は、システムを表示するアプローチの選択を制限し、対応するクラスに適した記述言語を開発することです。
現実のシステムは、自然 (自然システム) と人工 (人為的) システムに分けられます。
自然システム: 無生物 (物理的、化学的) および生きた (生物学的) 自然のシステム。
人工システム: 人類が自らのニーズに合わせて作成したもの、または意図的な努力の結果として形成されたもの。
人工的なものはテクニカル（技術的・経済的）とソーシャル（公共的）に分けられます。
技術システムは、特定の目的のために人によって設計および製造されます。
社会システムには人間社会のさまざまなシステムが含まれます。
技術デバイスだけで構成されるシステムの識別は、ほとんどの場合条件付きです。これは、それらのデバイスが独自の状態を生成できないためです。 これらのシステムは、人々を含むより大きな組織システムおよび技術システムの一部として機能します。
効果的に機能するために重要な要素となるのは、人々と技術サブシステムとの相互作用を組織化する方法である組織システムは、ヒューマン・マシン・システムと呼ばれます。
人間と機械のシステムの例: 車とドライバー。 飛行機 - パイロット。 コンピュータ - ユーザーなど
したがって、技術システムは、相互接続され、相互作用するオブジェクトの単一の構成的なセットとして理解され、機能のプロセスで所定の結果を達成するという目的を持ったアクションを目的としています。
任意のオブジェクトのセットと比較した場合、または個々の要素と比較した場合の技術システムの際立った特徴は、構成性 (要素間の関係の実際的な実現可能性)、構成要素の方向性と相互接続性、および目的性です。
システムが外部の影響に耐えられるようにするには、安定した構造が必要です。 構造の選択は、システム全体とそのサブシステムおよび要素の両方の技術的な外観を実質的に決定します。 特定の構造を使用することが適切かどうかは、システムの特定の目的に基づいて決定される必要があります。 この構造は、個々の要素が完全または部分的に無駄になった場合に機能を再分配するシステムの能力も決定し、その結果、要素の特定の特性に対するシステムの信頼性と存続可能性も決まります。
抽象システムは、人間の脳内の現実 (現実システム) を反映した結果です。
彼らの気分は、人間が外の世界と効果的に交流するために必要なステップです。 抽象（理想）システムは、その主な源が客観的に存在する現実であるため、その起源において客観的です。
抽象システムは、直接マッピング システム (実際のシステムの特定の側面を反映する) と一般化 (一般化) マッピング システムに分類されます。 前者には数学モデルとヒューリスティックモデルが含まれ、後者には概念システム（方法論的構築の理論）と言語が含まれます。
外部環境の概念に基づいて、システムは、開放型、閉鎖型（閉鎖型、孤立型）、複合型に分類されます。 システムを開放系と閉鎖系に分けることは、外部の影響が存在しても特性を保持する能力という、その特徴的な機能に関連しています。 システムが外部の影響を受けにくい場合、そのシステムは閉じていると考えることができます。 それ以外の場合は開いてください。
オープン システムは、環境と相互作用するシステムです。 実際のシステムはすべてオープンです。 オープン システムは、より一般的なシステムまたは複数のシステムの一部です。 検討中のシステムをこの構造から分離すると、残りの部分はその環境になります。
オープン システムは、特定の通信、つまりシステムの外部接続のネットワークによって環境に接続されます。 外部接続の特定と「システム環境」相互作用のメカニズムの説明は、オープン システム理論の中心的なタスクです。 オープンシステムを考慮することで、システム構造の概念を拡張することができます。 オープン システムの場合、要素間の内部接続だけでなく、環境との外部接続も含まれます。 構造を説明するとき、彼らは外部通信チャネルを入力 (環境がシステムに影響を与える) と出力 (その逆) に分割しようとします。 独自のシステムに属するこれらのチャネルの要素のセットは、システムの入力極と出力極と呼ばれます。 開放システムでは、少なくとも 1 つの要素が外部環境と接続されており、少なくとも 1 つの入力極と 1 つの出力極が外部環境と接続されています。
各システムでは、そのシステムに従属するすべてのサブシステムとの通信、およびサブシステム間の通信は内部で行われ、その他のすべての通信は外部で行われます。 システムと外部環境の間の接続、およびシステムの要素間の接続は、原則として、本質的に方向性があります。
現実のシステムでは、現象の普遍的な関係に関する弁証法の法則により、すべての相互関係の数は膨大であるため、すべての関係を完全に考慮して研究することは不可能であることを強調することが重要です。したがって、その数は次のとおりです。人為的に制限されている。 同時に、考えられるすべての接続を考慮することは非現実的です。その中には、システムの機能や得られる解の数に実質的に影響を及ぼさない重要でない接続が多数あるためです（問題の観点からすると）。解決しました）。 接続の特性の変化、その除外（完全な切断）がシステムの動作の大幅な悪化、効率の低下につながる場合、そのような接続は重要です。 研究者の最も重要な仕事の 1 つは、解決中のコミュニケーション問題の条件において考慮に不可欠なシステムを特定し、それらを重要でないシステムから分離することです。 システムの入力極と出力極を常に明確に識別できるわけではないため、アクションをある種理想化する必要があります。 閉じたシステムを考慮する場合、最も理想化が行われます。
閉鎖システムは、環境と相互作用しないシステム、または厳密に定義された方法で環境と相互作用するシステムです。 最初のケースでは、システムには入力極がないことが想定され、2 番目のケースでは、入力極はあるものの、環境の影響は一定であり、完全に (事前に) わかっていると想定されます。 明らかに、最後の仮定の下では、示された影響はシステム自体に起因する可能性があり、それは閉じられたものと見なすことができます。 閉じたシステムの場合、その要素はシステム自体の要素とのみ接続されます。
もちろん、厳密に言えば、孤立したシステムは存在しないため、閉鎖システムは実際の状況を抽象化したものです。 ただし、外部接続を放棄してシステムの説明を簡素化すると、有益な結果が得られ、システムの検討が簡素化されることは明らかです。 すべての実際のシステムは、外部環境、つまりオープンと密接または弱く接続されています。 特徴的な外部接続の一時的な中断または変更によって、システムの機能が所定の制限を超えて逸脱しない場合、システムは外部環境と弱く接続されています。 そうしないと窮屈です。
結合システムには、開いたサブシステムと閉じたサブシステムが含まれます。 結合システムの存在は、開いたサブシステムと閉じたサブシステムの複雑な組み合わせを示します。
構造と時空間特性に応じて、システムは単純、複雑、大規模に分類されます。
シンプル - 分岐構造を持たず、少数の関係と少数の要素で構成されるシステム。 このような要素は最も単純な機能を実行するのに役立ち、要素内で階層レベルを区別することはできません。 単純なシステムの際立った特徴は、システム内および環境との両方の命名法、要素の数、および接続の決定性 (明確な定義) です。
複雑 - 多数の要素と内部接続、それらの異質性と異なる品質、構造的多様性によって特徴付けられ、複雑な機能または多数の機能を実行します。 複雑なシステムのコンポーネントはサブシステムとして考えることができ、それぞれをさらに単純なサブシステムなどで詳細に説明できます。 要素が受信されるまで。
定義 N1: システムの認識に多くの理論モデル、場合によっては多くの科学分野の共同関与が必要であり、確率的および非確率的不確実性も考慮に入れる必要がある場合、そのシステムは (認識論的な観点から) 複雑と呼ばれます。自然。 この定義の最も特徴的な現れはマルチモデルです。
モデル- 特定のシステム。その研究は別のシステムに関する情報を取得する手段として機能します。 これは、その特性の特定のグループを反映するシステム (数学的、言語的など) の説明です。
定義 N2: 実際にその複雑さの兆候が明確に (顕著に) 現れる場合、そのシステムは複雑であると呼ばれます。 つまり:
- 構造の複雑さ - システムの要素の数、要素間の接続の数と種類、階層レベルの数、システムのサブシステムの総数によって決まります。 次のタイプの接続が主なタイプとみなされます: 構造的 (階層を含む)、機能的、因果的 (原因と結果)、情報的、時空間的。
- 機能（動作）の複雑さ - 一連の状態の特性、状態から状態への移行ルール、システムが環境に及ぼす影響、および環境がシステムに及ぼす影響、リストされた特性の不確実性の程度、およびルール。
- 行動選択の複雑さ - 行動の選択がシステムの目的によって決定される複数の代替状況における、これまで知られていなかった環境の影響に対する反応の柔軟性。
- 発達の複雑さ - 進化的または不連続なプロセスの特徴によって決定されます。
当然のことながら、すべての記号は相互関係で考慮されます。 階層構造は複雑なシステムの特徴であり、階層のレベルは同種にも異種にもなり得ます。 複雑なシステムは、その動作を予測することが不可能であること、つまり予測可能性が低いこと、秘密性、さまざまな状態などの要因によって特徴付けられます。
複雑なシステムは、次の要素サブシステムに分割できます。
- 決定的なものは、外部環境との相互作用の中でグローバルな意思決定を行い、ローカルなタスクを他のすべてのサブシステムに分散します。
- 情報。グローバルな意思決定を行い、ローカルなタスクを実行するために必要な情報の収集、処理、送信を保証します。
- グローバルな決定を実行するマネージャー。
- 恒常性、システム内の動的なバランスを維持し、サブシステム内のエネルギーと物質の流れを調節します。
- 学習プロセスにおいて適応的に経験を蓄積し、システムの構造と機能を改善します。
大規模システムとは、時間的または空間的に 1 人の観測者の位置から同時に観測できないシステムであり、空間的要因が重要であり、サブシステムの数が非常に多く、構成が不均一です。
システムは大規模で複雑になる場合があります。 複雑なシステムは、より大きなシステムのグループ、つまり、複雑なシステムのサブクラスである大規模システムを統合します。
大規模で複雑なシステムの分析と合成の基本となるのは、分解と集約の手順です。
分解とは、システムを部分に分割し、その後、個々の部分を独立して検討することです。
システム自体はプロパティに違反せずに分解できないため、分解がモデルに関連付けられた概念であることは明らかです。 モデリング レベルでは、異種の接続が同等のものに置き換えられるか、システム モデルが個別の部分に自然に分解されるような方法で構築されます。
大規模で複雑なシステムに適用すると、分解は強力な研究ツールになります。
集約は分解の反対の概念です。 研究の過程で、より一般的な観点からシステムを検討するために、システムの要素を組み合わせる必要が生じます。
分解と集約は、大規模で複雑なシステムを考察するための 2 つの相反するアプローチを表しており、弁証法的統一に適用されます。
システムの状態が初期値によって一意に決定され、その後の任意の時点を予測できるシステムは、決定的と呼ばれます。
確率システムは、変化がランダムであるシステムです。 ランダムな影響がある場合、システムの状態に関するデータだけでは、後の時点での予測を行うのに十分ではありません。
組織化の程度に応じて: よく組織化されている、不十分に組織化されている (拡散型)。
分析されたオブジェクトまたはプロセスをよく組織されたシステムの形で表現するということは、システムの要素、それらの関係、およびより大きなコンポーネントに結合するためのルールを決定することを意味します。 問題の状況は数式の形式で説明できます。 問題の解決は、よく組織化されたシステムの形で提示される場合、システムの形式化された表現の分析方法によって実行されます。
よく組織されたシステムの例: 太陽系。太陽の周りの惑星運動の最も重要なパターンを記述します。 原子を原子核と電子からなる惑星系として表示する。 動作条件の特殊性（ノイズの存在、電源の不安定性など）を考慮した連立方程式を使用して、複雑な電子デバイスの動作を説明すること。
よく組織化されたシステムの形式でのオブジェクトの記述は、決定論的な記述を提供し、その適用の正当性と実際のプロセスに対するモデルの適切性を実験的に証明できる場合に使用されます。 複雑な複数コンポーネントのオブジェクトや複数の基準の問題を表現するために、よく組織化されたシステムのクラスを適用する試みは成功しません。許容できないほど長い時間を必要とし、実装は事実上不可能であり、使用されるモデルには不適切です。
組織化が不十分なシステム。 組織化が不十分なシステムまたは分散したシステムの形でオブジェクトを提示する場合、タスクは、考慮されるすべてのコンポーネント、そのプロパティ、およびそれらとシステムの目標の間の接続を決定することではありません。 このシステムは、オブジェクト全体や現象のクラスの研究に基づいてではなく、オブジェクトを特徴付ける特定のルールを使用して決定されたコンポーネントの選択に基づいて発見された、マクロパラメータとパターンの特定のセットによって特徴付けられます。または研究中のプロセス。 このようなサンプル調査に基づいて、特性またはパターン (統計的、経済的) が取得され、システム全体に全体として配分されます。 この場合、適切な予約が行われます。 たとえば、統計的な規則性が得られると、それは一定の信頼確率でシステム全体の動作に拡張されます。
オブジェクトを拡散システムの形式で表示するアプローチは、キュー システムの説明、企業や機関のスタッフ数の決定、管理システムにおける文書情報の流れの研究などで広く使用されています。
機能の性質の観点から、特殊システム、多機能システム、および汎用システムが区別されます。
特別なシステムは、独自の目的とサービス担当者の狭い専門分野（比較的単純）を特徴としています。
多機能システムを使用すると、同じ構造上に複数の機能を実装できます。 例：一定の範囲内でさまざまな製品を生産する生産システム。
ユニバーサル システムの場合: 多くのアクションは同じ構造上に実装されますが、機能の構成は種類と量において均一ではありません (定義が不十分です)。 例えばコンバイン。
開発の性質に応じて、システムには安定したシステムと開発中のシステムの 2 つのクラスがあります。
安定したシステムでは、その構造と機能はその存続期間を通じて実質的に変化せず、一般に、安定したシステムの機能の質は、その要素が摩耗するにつれて悪化するだけです。 是正措置は通常、悪化の速度を減らすことしかできません。
進化するシステムの優れた特徴は、時間の経過とともにその構造と機能が大幅に変化することです。 システムの機能は、頻繁に変更されますが、より一定です。 その目的だけはほとんど変わっていません。 進化するシステムはより複雑になります。
行動の複雑さの順に、自動、決定的、自己組織化、予測的、変革的です。
自動：それらは限られた外部影響に明確に反応し、内部組織はそれから離脱されると平衡状態に移行するように適応されます（ホメオスタシス）。
決定的: 幅広いクラスの外部影響に対する絶え間ない反応を区別するための一定の基準を持っています。 内部構造の恒常性は、故障した要素を交換することによって維持されます。
自己組織化: 柔軟な識別基準と外部の影響に対する柔軟な対応を持ち、さまざまな種類の影響に適応します。 このようなシステムのより高次の形態の内部構造の安定性は、絶え間ない自己複製によって確保されています。
自己組織化システムは、確率的挙動、個々のパラメータとプロセスの非定常性といった拡散システムの特徴を備えています。 これに加えて、行動の予測不可能性などの兆候も現れます。 完全性の特性を維持しながら、変化する環境条件に適応し、システムが環境と相互作用するときに構造を変更する能力。 可能な動作オプションを形成し、その中から最適なものを選択する機能など。このクラスは、適応システムまたは自己調整システム、自己修復システム、自己再生システム、および開発中のシステムのさまざまな特性に対応するその他のサブクラスに焦点を当てたサブクラスに分割される場合があります。 。
例: 生物学的組織、人々の集団行動、企業レベル、産業レベル、州全体の管理組織、つまり 必然的に人的要因が存在するシステムでは。
その複雑さの安定性が外界の複雑な影響を超え始めた場合、これらは予測システムであり、相互作用のさらなる経過を予測することができます。
Transformables は、既存のメディアの不変性に束縛されない、最高レベルの複雑さを持つ想像上の複雑なシステムです。 彼らは個性を維持しながら物質的なメディアを変えることができます。 このようなシステムの例は科学的にはまだ知られていません。
システムは、その構築の構造と、他の部分の役割と比較した個々のコンポーネントがシステム内で果たす役割の重要性に基づいて、タイプに分類できます。
システムによっては、いずれかの部分が支配的な役割を果たす場合があります（その重要性 >> （「重大な優位性」の関係の象徴）他の部分の重要性）。 このようなコンポーネントは中心的なコンポーネントとして機能し、システム全体の機能を決定します。 このようなシステムは集中型と呼ばれます。
他のシステムでは、システムを構成するすべてのコンポーネントがほぼ同等に重要です。 構造的には、これらは集中コンポーネントの周囲に配置されているのではなく、直列または並列に相互接続されており、システムの機能にとってほぼ同じ重要性を持っています。 これらは分散型システムです。
システムは目的別に分類できます。 技術的および組織的なシステムには、生産、管理、サービスがあります。
実稼働システムでは、特定の製品またはサービスを取得するためのプロセスが実装されます。 それらは、次に、自然環境または原材料の物質またはエネルギー性質の最終製品への変換、またはそのような製品の輸送が実行される物質エネルギー型に分類されます。 および情報 - 情報の収集、送信、変換、および情報サービスの提供。
制御システムの目的は、物質、エネルギー、情報のプロセスを組織化して管理することです。
サービス システムは、生産システムおよび制御システムのパフォーマンスの指定された限界を維持することに従事します。
UDC004
BBK 32.81
査読者:
ASOIU モスクワ国立工科大学の学科にちなんで名付けられました。
北東部 バウマン (部門長 - 技術科学博士、V.M. チェルネンキー教授); 物理学および数学の博士 科学、教授。 V.V. ネチャエフ (モスクワ連邦知能技術システム局長)
州立無線工学・電子・オートメーション研究所)
アントノフ、A.V.
A 72 システム分析。 教科書 大学/AV向け アントノフ。 - M.: 高いです。 ShK.、2004年。
454 S.: 病気です。
ISBN 5-06-004862-4
この教科書では、システム分析の方法論的な問題について概説しています。 オピー
体系的な研究を実施するための段階と手順が策定されている
私たちにはシステム分析の目標と目的があります。 建設の問題に多くの紙面が割かれている
複雑なシステムのモデルを開発します。 moの適切性をチェックする問題
事例、その形成手順、パラメータの推定方法。
考慮されたシステム分析の数学的手法とモデル、典型的な
タスクを設定し、その適用分野を説明します。 数値的手法が提示されている
システム分析の典型的な問題を解決する方法。 選択方法と
システムの最終段階で行われる意思決定、手続き
分析。 意思決定問題の特徴を示した。
学生のための。 552800 と 654600 の方向で勉強しています。
tika とコンピュータ テクノロジー」および教育 ngrsh.Ime (特に
sti)、認定専門家のトレーニングの枠組みの中で実施 alistov 220200 - 「自動情報処理システムと
経営学」をはじめ、大学院生やインターンも対象となります。
この出版物の元のレイアウトは出版社「Higher School」の所有物です。
la」およびその複製（複製）を発行者の承諾なしにいかなる方法でも行うことはできません。
ストヴァは叱責される
序文
システム研究- 急速に発展している地域科学的活動は最も大きな成果の一つです 科学における統合的傾向の顕著な現れ。 システムの詳細
闇の研究は複雑な研究に焦点を当てていることにある
ニューヨーク、複雑で大規模な問題。 間にこのタイプの研究では、研究者は、研究対象の問題とそれに対応するオブジェクトの本質を理解することだけでなく、これらのオブジェクトを合理的に管理し、既存の問題の解決に役立つ手段を作成することにも焦点を当てます。 研究機能の統合と、研究対象の変革、研究対象のシステムで発生する問題状況の解決、決定の決定を目的とした実際的な問題の解決。
システム研究の複雑で学際的な性質を捉えます。
システム分析は総合的な分野です。 その中で
システム研究の学際的な性質を反映しています
科学的知識の統合の現代的な形式が実装されています。 彼の中で
最も単純な解釈では、学際性は次のような事実で表現されます。
システム分析は非常に複雑なオブジェクトの研究を扱うということ
特性、その説明には研究された概念を含める必要がある
さまざまな伝統的な科学分野の中で。 本当に含まれています
この概念の意味はさらに深いです。 実際のところ、伝統的なディスカッションは
研究者は、研究対象のシステムの動作のさまざまな側面を研究します。
システム研究では、そのような分解は不可能です。
この場合、システムの基本的な特性が失われる可能性があります。 言い換えると オブジェクトのセットを組み合わせてシステムを構築すると、新しいプロパティが出現するというシステム効果を考慮する必要があります。 したがって、システムの動作を理解するには、次のことが必要です。私たちはさまざまな分野の理論的知識を持っています。 さらに、システムを研究するには、形式的な方法だけでなく、非公式な手順も使用されます。
歴史的に、システム分析はオペレーションズ リサーチやシステム エンジニアリングなどの分野の発展でした。 システム分析には、歴史的にも実質的にも非常に明確な意味があります。
しかし、それはシステムを研究するための一連の方法を表しており、
設計、建設における開発および意思決定の方法
さまざまな性質の複雑なオブジェクトの開発と制御。
まず第一に、システム分析はある種の科学的分析です。
研究、開発に必要な技術的活動
ki、複合オブジェクトの管理。 系統的研究の結果
アイデアが成功するには、次の条件を満たす必要があります。
確立されたパフォーマンス基準、定義されたものに依存する
理論的基礎とその応用過程は空虚である
後で使用できるようにサンプルを提供します。
導入
現在の社会の状態は、あらゆる活動領域に科学技術の進歩が導入されていることを特徴としています。
現在経験している開発段階は次の段階です。
書式設定。 情報化は創造、発展などすべてのプロセスです 情報ツールとテクノロジーの一般的な使用を確実にする仕事の質と生活条件を根本的に改善する
社会。 情報化は情報の実装と密接に関係しています
しかし、組織の自動化レベルの向上に伴うコンピューティング システム
国家経済、技術、行政経済、設計、研究、その他の種類の活動。 複雑な技術システムの作成、について
複合施設の設計・管理、環境分析
どのような状況においても、特に技術的影響が激しい状況においては、集団の社会問題の研究、地域の開発計画、その他多くの活動分野の研究が必要となります。
非伝統的な性質の研究を組織すること。
多くの特定の特性によれば、適用されたアクティビティのリストされたオブジェクトはすべて、大規模システムの特性を持っています。 したがって、さまざまな活動分野で、大規模または複雑なシステムの概念を扱わなければなりません。
実際の活動のさまざまな分野で、対応する
複雑なシステムの分析と合成の現在の方法: 工学
活動 - システムエンジニアリング、設計手法、エンジニアリング手法
エンジニアリングの創造性。 管理の分野 - システムアプローチ、政治学; 軍事分野 - 作戦研究の方法、作戦理論
最適な管理。 科学研究 - シミュレーション
分割、実験理論。 80年代 XX世紀 これらすべての理論的および応用的分野は共通の方向性を獲得し、「体系的な動き」を形成します。 一貫性は理論的なカテゴリーだけではなく、実践的な活動の側面にもなりました。 ヴィヴィ
複雑なシステムが研究対象となっているため、デザイン
知識と管理、システム研究方法の一般化が必要でした。 抽象理論間のつながりを確立する、応用科学の出現に対する客観的な必要性があった -
私たちは体系的かつ体系的な実践を行っています。 最近、動き始めています
これは「体系的分析」と呼ばれる科学として形になりました。
最新のシステム分析の機能はまさに
複雑なシステムの性質。 問題の解決を目標とする
システム分析には、少なくとも原因の解明が含まれます。
この目的のために幅広い手段を使用し、次の可能性を使用します。 個人的な科学と実践的な活動分野。 システム分析は本質的に応用弁証法であるため、あらゆるシステム研究の方法論的側面を非常に重要視します。 一方で、システム分析の応用志向は、
あらゆる現代科学的手段を使用する必要がある
研究 - 数学、コンピュータ技術、モデリング、 野外観察と実験。
システム分析は学際的および学際的なコースです。
複雑な技術を研究するための方法論を一般化することで、
ネイティブシステムと社会システム。 分析および合成複合体を実行するため
これらのシステムでは、幅広い数学的手法が使用されます。
この分野の数学的装置の基礎は次のとおりです。
線形直列計画法、決定理論、テクノロジー
ゲーム理論、シミュレーションモデリング、待ち行列理論
研究、統計的推論の理論、TL。
現在、システム分析手法は広く普及しています。
科学研究の長期的および現在の計画への応用
技術業務、各種オブジェクトのデザイン、マネジメント
生産および技術プロセス、予測
工業と農業の個々の部門の発展。
これらは、分布の問題を解決するときに特によく使用されます。
労働資源と生産在庫、期限の設定
設備の予防保全、輸送手段の選択
KI貨物のルート・輸送スケジュールの立案、配置
新たな生産拠点の開発、自動車内の情報収集
自動制御システムやその他多数。 すべき
を決定するときは、次の点にも注意してください。
厳密な数学的装置に沿ったシステム分析
ボリュームヒューリスティック手法が使用されます。 したがって、たとえば、問題を解決するとき、
デザインタスクには、次のような人々のグループが関与します。
デザインプロセス自体とデザインプロセスの両方に大きな影響を与えます。
プロジェクトの個々の段階で意思決定を行う。 当然
決定を下す際に、デザイナーが考慮するのは明らかです
コンピュータだけでなく、コンピュータ自身の考慮事項も含まれます。
質的な性格を持っていること。
システム分析タスクのもう 1 つの特徴に注目してください。
つまり、行われる意思決定の最適性の要件のためです。 あれは、
現在、システム アナリストは次のような課題に直面しています。
あれこれの問題を解決するだけでなく、そのような推奨事項を作成する
ソリューションの最適性を保証する推奨事項。
体系的な研究の実施と組織化に関する問題の解決
vanii は特定の機能や問題、懸念事項に関連しています
広範な結果を引き寄せる許可をもらったことに元気をもらっている
科学分野の範囲。 本物のC~CTeMAの研究中
通常、さまざまな問題に対処する必要があります
ミ; 一人の人がそれぞれの分野でプロフェッショナルになることは不可能です
しかし。 システム分析に携わる専門家は、
濃度の分析と分類に必要な教育と経験。
現実の問題を解決し、有能な専門家のリストを決定する 特定の分析問題を解決します。 これにより特別な要求が生じます
システムスペシャリストにアピールする: 彼らは幅広い知識、リラックスした思考、そして人々を仕事に引きつける能力を持っていなければなりません
ボット、集団活動を組織します。
第1章
システム分析の定義
1.1. 体系性は物質の一般的な性質です
理論と実践の発展の現段階は、一貫性のレベルが高まっていることを特徴としています。 科学者、エンジニア、さまざまな専門職の代表者は、体系的または統合的なアプローチなどの概念に基づいて活動しています。 システム アプローチの有用性と重要性は、特別な科学的真実の範囲を超えて、よく知られ、一般に受け入れられるようになりました。 取られた。 この状況は客観的なプロセスを反映したものでした物質世界についての考え方の発展は、客観的な要因の影響下で形成されました。
作品中ではフルネームで ペレグドフとフロリダ。 タラセンコの話 体系性という性質は物質の普遍的な性質であるということ。
最新の科学データと最新のシステム概念
世界を無限の階層システムとして話しましょう幹。 さらに、システムの一部はさまざまな段階で開発中です。
システム階層と組織のさまざまなレベルでの開発。 システム
物質の普遍的性質としての性質は、次の条件を通じて現れます。
構成要素:実践活動の一貫性、認知活動の一貫性、および人を取り巻く環境の一貫性。
人の実際の活動、つまり彼の資産について考えてみましょう。
環境に対する新たなターゲットを絞った影響。 見せてみましょう 人間の実践は体系的であるということ。 明白で義務的なことに注意しましょう
体系性の兆候は見られない: システムの構造化、相互作用
構成要素のつながり、組織への従属
特定の目的のためのシステム全体。 人間の活動と関連すると、これらの兆候は明らかです。 あらゆる意識的な行動は、特定の目標に従います。 どのようなアクションでも、その構成要素、つまり小さなアクションを確認するだけで十分です。 同時にそれは簡単です
これらのコンポーネントは運用環境外で実行する必要があることを確認してください
自由ですが、特定の順序で。 それはそれです
同じ明確な、目標指向の相互接続構成
最後の部分、これは一貫性の表れです。
このようなアクティビティ構造の名前はアルゴリズムです。
アルゴリズムの概念は数学で最初に生まれ、タスクを意味しました。
独自に理解された正確に定義されたシーケンスの作成
数値やその他の数学的オブジェクトに対する演算。 で
現在、アルゴリズムの概念はさまざまな活動分野に適用されています。 これは、経営上の意思決定を行うためのアルゴリズム、学習アルゴリズム、アルゴリズムの作成についてだけでなく、彼らが言っていることでもあります。
プログラムだけでなく、発明のアルゴリズムについても。 アルゴリズム化
これには、チェスをする、定理を証明するなどの活動が含まれます。この場合、アルゴリズムの数学的理解から逸脱します。 アルゴリズムは一連の論理的なアクションを維持する必要があることを認識することが重要です。 特定の種類のアクティビティのアルゴリズムには次のものが含まれる可能性があると想定されます。
非公式なタイプの行動。 重要なのは、確実に
アルゴリズムの段階は、少なくとも無意識のうちに、人間によって首尾よく実行されました。 処方箋。 ザリポフの作品ノート： ".. .人間によって実現される創造的活動の要素の大部分世紀は「簡単かつ簡単に」、「考えずに」、「直感によって」>、実際に
特定のアルゴリズムの無意識の実装です
パターン、無意識だが客観的に存在するもの
美とセンスに関する既存の形式化された基準。」
この引用から次の結論を導き出すことができます。 まず、
すべてのアクティビティはアルゴリズムに基づいています。 第二に、アルゴリズムは常に有効であるとは限りません。
実際の活動は実現されます - 人が実行する多くのプロセス
直感的です、つまり、いくつかの問題を解決する能力があります D~Bede
自動になるまで。 これはプロフェッショナリズムの表れですが、プロの行動にアルゴリズムがないという意味ではまったくありません。
第三に、活動の結果にご満足いただけない場合
失敗の考えられる理由は、アルゴリズムの不完全性にあると考えられます。 これは、アルゴリズムを特定し、探索し、検索することを意味します。
「弱点」を解消し、アルゴリズムを改善し、その後、
その結果、活動の一貫性が高まります。 したがって、明示的に
あらゆる実践的な活動のアルゴリズム化は重要な手段です
その開発の質。 ～
実践活動の成果も体系的です。
スティ。 実際における体系的表現の役割は次のとおりであることに注意してください。
これは、人間の活動の非常に体系的な性質が増大していることを意味します。 この命題は、設計例を使用して明確にできます。
技術的な対象の研究。 新しい開発者の前であれば、
機器のサンプルには実行可能なオブジェクトを作成するというタスクが与えられましたが、今度は練習で新しいオブジェクトを作成するというタスクが課せられます。
いくつかの最適な特性を備えた製品、つまり開発中の製品
サンプルは設計段階でも運用要件の対象となります
ティアリティ。 開発者に設定される目標は次のとおりです
同時に、それらはよりグローバルで、より複雑になります。
問題の正しい解決策は、どのように体系的に解決できるかによって決まります。
専門家が来て分析します。 特定の問題の解決に失敗する
問題は一貫性からの逸脱、つまり一部の無視に関連しています。
システムコンポーネント間の重要な関係。 WHOの許可
問題の解決は、より新しい、より多くのものに切り替えることによって達成されます。
高いレベルの一貫性。 この点に関して、次のことに注意することができます。
体系性は状態というよりはプロセスです。
体系性の特性は、認識のプロセスに固有のものです。 システム知識
人類が蓄積してきた知識。 プロセスの特徴として
知識としては、分析画像と合成画像の存在に注目します。
考え。 分析は全体をいくつかに分割するプロセスです。
複雑なものをより単純なもののセットとして表現した部品
コンポーネントですが、全体、コンプレックスを知るためには、その逆も必要です
そのプロセスは合成です。 これは個人の思考と普遍的な知識の両方に当てはまります。
人間の知識の分析性は、
さまざまな科学が存在し、それらは継続的に区別され、
より狭い問題について、これまで以上に詳細な研究が行われます。 一緒に
したがって、知識合成の逆のプロセスも観察されます。 プロセスシン
この論文は、次のような学際的な科学の出現として明らかになります。
物理化学、生物物理学、生化学など。最後に、最も
知識総合の最高の形は、最も一般的なものに関する科学の形で実現されます。自然の特性。 これらの総合科学には次のものが含まれます。
まず第一に、一般的なものを特定し、反映する哲学です。
物質の存在のあらゆる形態の特性。 合成のものまで、
キャリー数学 - 普遍的な関係、交流を研究する学問
オブジェクトの接続と相互作用、システム科学: ki
バーネティクス、システム理論、組織理論など n. これらの分野では
テクニカルとナチュラルを有機的に組み合わせます
科学的かつ人道的な知識。 方法論的なアプローチとしては
体系的な性質の観点から現象とプロセスの分析に発展
弁証法的な方法。 弁証法的に考える方法です
相互作用し相互接続されたコンポーネントの複合体としてのオブジェクトです
時間の経過とともに開発されるコンポーネント。 「弁証法とは方法論である
知識、体系的な知識とシステムの調整を確保する
あらゆる抽象レベルでの世界の。」
一貫性という性質は、認識の結果に固有のものです。 技術的には
一部の科学では、これは適切なモデルの構築によって実現されます。
研究対象の物体を反映し、物質的な物体の動的挙動を記述するモデル。
人を取り巻く環境もシステム的なものです。 システムのプロパティ
性は自然の自然な性質です。 すでに述べたように、
私たちの周りの世界は、無限のシステムのシステムであり、階層的です。
ますます複雑化するオブジェクトがどのような構成になっているのか。 さらに、両方のライブと
無生物の自然には独自の組織法則があります。
客観的な生物学的または物理法則。
システム的には人間社会全体。 人間社会の体系的な性質は、社会からの発展の関係において再び表現されます。別々の構造（国家、国家、宗教団体）とそれらの相互影響。 さらに、以下から導かれます 人間社会の体系性のレベルは常に変化していることに注意してください。が増加します。 したがって、体系性は歴史的な観点から考慮する必要があります。 古代世界に部族が以前に住んでいたとしたら お互いに十分な距離があり、両者間のコミュニケーションのレベルは最小限であったため、現代社会では、同じ場所で起こっている出来事は
彼らの主張は、世界のさまざまな地域で共鳴しており、
彼らの影響力。
人間と環境との体系的な相互作用。 この面では
体系性は、すべての項目を包括的に計算する必要性によって表されます。
特徴と環境要因の考えられる影響その後の瞬間の状態。 作業が不十分な場合 これらの問題は、多くの要因を無視しても、自然の発達に問題が観察され、地球に悪影響を及ぼします。
人間の経済的および文化的活動。 この例
多く挙げることができます。 例えば、水力発電所の建設。 大陸の平らな部分のイオンが場所を沼地に導きました、あなたは輪作による陸水、特定の地域の生態学的状況の破壊、そして場合によっては気候変動。 応用 品質が不十分で不当なさまざまな化学物質の使用
量が地域の発展に取り返しのつかない結果を引き起こした
アラル海。 このような計画の例は継続可能です 刈り取る したがって、システムを無視すると結論付けることができます。
人間と環境との相互作用の闇が出現につながる
生息地の開発における問題を解決し、それに応じて相互問題を解決する 自然や社会からの影響。
1.2. システムコンセプトの開発。
システム分析の形成
現代の科学的考え方の観点から見ると、体系性は常にあらゆる科学の方法です。 体系的な原則が存在する可能性があります。
~e は常に意識的に使用されていましたが、それでも、これについての科学者は誰でも
過去には、体系的なアプローチについては考えていませんでしたが、何らかの形で
オブジェクトやプロセスのシステムとモデルを扱います。 以前
システム的な問題は哲学者によって認識されていました。 注意すべきは、
哲学などの分野における体系的な問題についての議論
物理学、論理学、数学は古代の科学者によって行われました。
しかし、私たちにとって特に興味深いのはシステムの開発です。
システムおよび技術分野に適用される概念。
明確に対処すべき最初の質問は、管理への科学的アプローチです。
複雑なシステムは M.-A によって提供されました。 アンペア。 彼が最初に特定したのは
政府の特殊科学としてのサイバネティクス、について
他の科学の中でのその位置を意味し、その体系的体系を策定した
特殊性。 国家政府に関する思想体系性
ポーランドの科学者B. トレントフスキーの研究で開発されました。 彼
真に効果的な管理を考慮する必要があると指摘した
オブジェクトに影響を与える最も重要な外部要因と内部要因をすべて特定する
管理。 トレントフスキーは著書の中で、ユニタリーを開発する際に次のように書いています。
統治上の影響力は各国の特性を考慮する必要がある
時間的側面を考慮した人口
サイバーネットの溶解的イデオロギー (現代の用語では、人、
決定）は、オーストリア、ロシア、または
プロイセン、同じやり方で、同じ国で彼は統治しなければならない
明日は今日とは違う。 トレントフスキーは社会を次のように見ています
矛盾を解決することで発展するシステム。 以上です
しかし、19世紀半ばの社会はそれを理解する準備ができていませんでした。
システムビュー。 半世紀以上前に
体系的な問題が科学界にしっかりと定着している
カチオン。 システム理論の創設者の中には、当然のことながら、
ロシアの科学者、学者E.S. フェドロフ。 基本
彼は鉱物学の分野で科学的成果を達成しました。 彼
結晶篩の種類は230種類しかないことが判明
ただし、特定の条件下ではあらゆる物質が影響を受ける可能性があります。
結晶化する。 したがって、非常に多くのことが示されました
ogはその構造にさまざまな結晶と鉱物を使用しています
構造、言語構造、物質の構造、その他多くのシステム。 システムコンセプトを開発し、フェドロフはいくつかの数値を確立しました。
システム開発の他のパターン、特にそれらは置き換えられました
システムには、自己組織化、適応、調和を高める能力などの特性があります。
システムコンセプトの開発における次の段階は、 仕事 A.A. ボグダノフは20世紀初頭。 組織理論（テクトロジー）の作成を開始. ボグダノフ理論の主な考え方つまり、既存のすべてのオブジェクトとプロセスには、
一定レベルの組織を持っており、上位になるほど高くなります。
全体のプロパティは、コンプのプロパティの単純な合計とはより大きく異なります。
講義要素。 それは、全体とその部分の特性の分析です。
その後、コンセプトの主な特徴として定められました
複雑なシステム。 ボグダノフの長所は勉強したことでもあった
構造物の静的状態だけでなく研究も可能
オブジェクトの動的な動作を理解し、組織開発の問題に注意を払い、フィードバックの重要性を強調します。 組織独自の目標を考慮する必要があることを示します。オープンシステムの役割に注目しています。 彼はモデルの役割を強調する
潜在的な解決方法としての研究および数学的手法
組織論の問題。
その後、組織理論のアイデアは、ロシアの自然科学の優れた代表者I.I.の研究の中で開発されました。 シュマルハウゼン
V.N. ベクレミシェフと他の多くの専門家、彼らの多くの貢献
これらの点で、上記の組織の形成において決定的でした。
sis理論の発展に対するロシアとソ連の研究者の貢献 したがって、今日開発されているアイデアのほとんどはボグダノフの作品と彼の追随者の作品に関連しているため、体系的なアイデアの形成は決定的でした。 しかし、外国の科学者にも注目しないわけにはいきません。システム理論とシステム分析の開発分野に精通しています。 まず第一に、オーストリアの作品に注目する必要があります。 科学者 L. フォン ベルタランフィ 50代 ぐ。 XX世紀 カで組織されたナデジのシステム研究センター。 彼は（たとえば）システムの相互作用を研究した多数の著作を出版しました。 環境のある方。 コミュニケーションの重要性が強調されている
物質、エネルギー、エントロピーを含むシステムと外界との関係に注目してください。
システム内で動的平衡が確立されているということです。
組織や機能の複雑化に向けられる可能性がある
システムのニロバニエは、単に外部環境の変化に対応するものではありません。
ただし、古いものを保存するか、内部的に新しいものを確立することによって
システムの平衡。 ベルタランフィは、その作品の中で、生物学的および社会的性質の両方で、十分に複雑な物質の組織に内在する一般的なパターンを探求しています。 ベルタランフィ
そして彼が活動の中で組織した信者たちの学校は、
システムの一般理論に形式的な性格を与える。
体系的な考え方の大規模な普及、世界、社会、人間の活動の体系的な性質の認識は、 アメリカの数学者 N. ウィーナーにちなんで命名されました。 で 1948年に彼は出版した
彼の作品の中で、彼は動物界の制御とコミュニケーションのアイデアを開発し、
機械、発生するプロセスをサイバネティクスの観点から分析社会に。 N. ウィーナーと彼の支持者たちは、サイバネティクスの主題はシステムの研究であると指摘しました。 さらに、ある段階でシステムを検討する際には、次のことが必要になることに注意してください。 サイバネティクスの場合、その特定の特性を考慮するために、原則として、システムの性質が何であるかは重要ではありません。 つまり、物理的、生物学的、経済的、組織的、さらにはモデルの形で提示されるなど、さまざまなタイプのシステムの研究に対して、サイバネティクスはその研究に対する統一的なアプローチを提供します。 F.I. ペレグドフとFP。 タラセンコは著書の中で、ウィーナーのサイバネティクスが関連していると述べています。
タイピングなどのシステム表現の開発における進歩など
システムモデルの説明、システムにおけるフィードバックの特別な重要性を特定する
管理と同期における最適性の原則を強調するシステム
システム論、物質の普遍的特性としての情報の認識、
定量的記述の可能性、方法論の開発
熟考全般、特に数学的実験の考え方コンピューターを使った指導。
サイバネティクスの開発における重要な位置はソ連によって占められています。科学者たち。 Academician AI の数多くの作品に注目することができます。 バーグ。 サイバネティクスの発展にも根本的な貢献を果たした 科学アカデミーの会員 コルモゴロフ。 したがって、ソビエト連邦でサイバネティクスが疑似科学と考えられ、サイバネティクスの本質について国内で激しい議論が行われていた時期に、かなり一般的で完全な定義が策定されました。サイバネティクス部門。 これらの定義を提示しましょう。「サイバネティクスは、複雑な動的システムを最適に制御する科学です」(AI. Berg)。 「サイバネティクスはシステムの科学だと私は認識しています 誰が情報を保存、処理、使用するのか」（A. コルモゴロフ）。
最後に、豆システムの研究分野における成果を記しておきます。 I.プリゴジン率いるジャイアンスクール。 この学校の研究者の科学者
システムの自己組織化のメカニズムを開発しました。 彼らはその結果、
環境との相互作用により、システムは次の状態に入る可能性があります。
非平衡状態。 このやりとりの結果、変化は
システムの組織が影響を受けます。 そのターニングポイントは、
非平衡状態の不安定性が観察され、
カミ分岐。 したがって、I. プリゴジンの理論によれば、
物質は受動的な物質ではなく、自発的な活動によって特徴付けられます。
活動。
1.3. システム分析の定義
専門分野としてのシステム分析は、複雑なシステムを研究および設計する必要性の結果として形成されました。
トピック、不完全な情報、制限された状態でトピックを管理する
リソース不足と時間不足。 システム分析は遠い
運用に関する研究など、多くの分野の最新の発展
無線、最適制御理論、決定理論、ex
pert分析、システム運用組織論など のために
システム分析が使用する、割り当てられたタスクの成功した解決策
公式および非公式の手順全体。 上場
新しい理論的分野が基礎および方法論的基礎となる
新しいシステム分析。 したがって、システム分析は、
研究方法論をまとめた専門講座複雑な技術的、自然的、社会的なシステム。 シロ
システム分析のアイデアと手法の普及、そして最も重要なことは、 実際の応用の成功は外部からのみ可能となった
コンピュータの開発と普及。 それはアプリケーションです
複雑な問題を解決するためのツールとしてのコンピューターにより、私たちは次のような状況に移行することができました。
幅広い実用化に向けたシステムの理論モデルの構築
誰に使うか。 この点に関して、A.E. モイセエフはこう書いています
ダーク分析は、以下に基づく一連のメソッドです。
コンピュータと研究用複合施設の使用
システム - 技術、経済、環境など セント
システム分析の主な問題は、受け入れの問題です。
ソリューション。 複雑なシステムの研究、設計、制御の問題に関連して、意思決定の問題は、さまざまな種類のネオプレンの条件下で特定の代替案を選択することに関連しています。
不確実性は複数の基準によるものです
最適化の問題、システム開発目標の不確実性、曖昧さ: システム開発シナリオの数、アプリオリの不十分さ
私
システムに関する情報、ランダム要因の影響
システムの動的開発およびその他の条件。 与えられた与えられた
状況に応じて、システム分析は次のように定義できます。
状況下での意思決定の問題を扱う学問
代替案の選択には複雑な情報の分析が必要な場合
異なる物理的性質の。
複雑な意思決定の問題、その研究には次のことが必要です。
最終的な手順、常識的な考え、および調停の方法
状況に関する知識は形式的な数学と同等の役割を果たします
論理装置。
システム分析は総合的な専門分野です。 彼の中で
3 つの主な方向を区別できます。 これら 3 つの方向は、研究に常に存在する 3 つの段階に対応します。
複雑なシステム:
1) 研究対象のオブジェクトのモデルを構築する。
2) 研究課題の記述。
3) 与えられた数学的問題を解くこと。
これらの段階について考えてみましょう。 モデルの構築（形式化）
研究対象のシステム、プロセス、または現象）は、そのプロセスの説明です。
数学の言語。 モデルを構築する際には数学が実行されます
システム内で発生する現象とプロセスの説明。 による
知識は常に相対的なものであるため、どの言語での説明でも反映されます。
進行中のプロセスの一部の側面のみを圧迫し、決して
完全に完成しています。 一方で、注意しなければならないのは、
モデルを構築するときは、トピックに焦点を当てる必要があります
研究者にとって興味深い、研究対象のプロセスの側面。 グル
システムモデルを構築する際の願望が横から見て間違っている
システムの存在のあらゆる側面を反映します。 システムを実行する際には
解析では、一般に、人々はシステムの動的挙動に興味を持ちます。そして、実行される研究の観点からダイナミクスを説明するとき、最も重要なパラメータと相互作用があり、重要ではないパラメータもあります。この研究。 こちらですしたがって、モデルの品質は、完成した仕様への準拠によって決まります。
研究の要件を満たし、
モデルを使用して得られた結果と、観察されたプロセスまたは現象の経過との対応関係。 数学的モデルの構築 すべてのシステム分析の基礎であり、研究の中心段階です
またはシステムの設計。 モデルの品質は、
システム全体の分析結果。
研究課題のステートメント。 この段階で私は定式化します 分析の目的が記載されています。 研究の目的は外部にあると想定されますシステムとの関係におけるトーラス。 したがって、目標は次のようになります 価値のある研究対象。 目標は形式的なものでなければなりませんと呼ばれた。 システム分析のタスクは、必要な作業を実行することです。 不確実性、限界、定式化の分析、最終的には
nom アカウント、最適化の問題:
!(X) -7 た、x s o。 |
ここで、x は正規化された空間 o の要素であり、モデルの性質、G と E によって決まります。ここで、E は次のことができるセットです。
構造によって決定される任意の複雑な性質を持つ可能性があります
研究中のシステムのモデルと機能。 したがって、背面は、
この段階でのシステム分析の機能は、いくつかの最適化されたものとして解釈されます。
誤認問題。 システムの要件、つまりシステムの目標を分析します。
研究者が達成を期待しているものと、それらの不確実性
必然的に存在するものであるため、研究者は形成する必要があります
分析の目的を数学の言語で表現します。 最適化言語
ここでは自然で便利に思えますが、可能なのはこれだけではありません。与えられた数学的問題の解決策。 この第 3 段階の分析のみが、数学的手法を最大限に使用する段階に起因すると考えられます。 相手の知識がなくても
数学とその装置の機能、最初の 2 つの実装の成功
システムモデルを構築するときも、
分析の目標と目的を策定するときは、定式化の方法を広く使用する必要があります。 ただし、正確には次のことに注意してください。
システム分析の最終段階では、微妙な操作が必要になる場合があります。
テーマ別メソッド。 ただし、タスクは体系的に行われることに留意する必要があります。
分析には、正式な手順とともにヒューリスティックを使用する必要性につながる多くの機能がある場合があります。さまざまなアプローチ。 ヒューリスティックに頼る理由
todam、主に先験的な情報の欠如に関連しています
分析されたシステム内で発生するプロセスに関する説明。 また、これらの理由には、ベクトル x の次元が大きいことや、 集合の構造の複雑さ ｏ． この場合、非公式の手続きを使用する必要があるために生じる困難
多くの場合、分析手順が決定的なものになります。 成功した解決策
システム分析の問題では、研究の各段階で非公式推論を使用する必要があります。 このため、品質管理には
決定が行われると、その研究の本来の目的との対応は次のようになります。
大きな理論的問題に発展します。
1.4. 複雑なシステムの概念
システム定義
システム解析の研究対象は複雑なシステムです私たちは。 システムの概念は 20 世紀に広く使用されるようになりました。 間隔
現在では最も一般的な意味で使われています。 厳密な規定はなかった
この概念の正式な定義。 として
サイバネティックな方向性、特に開発に関連した分野
人間の活動のさまざまな領域における開発と実装
コンピューター技術では、複雑なシステムの概念を形式化し、厳密な定義を与える必要がありました。
日常生活において、システムという用語は次のような場合に使用されます。 |
|
オブジェクトを何か全体的で複雑なものとして特徴づけたいとき、それについて |
|
すぐにアイデアを出すのは不可能です。 キャラクターについては、 |
|
システムの特性に応じて、さまざまな側面を考慮する必要があります |
|
機能している場合は、そのさまざまな特性を分析します。 マークを付けましょう |
|
文献には多数の定義があることがすぐにわかります |
|
複雑なシステム。 それらはすべて特定の重要な側面を反映しています |
|
このオブジェクトの。 いくつかの定義を提示して分析してみましょう。 で |
|
哲学辞典ではシステムを「要素の集合」と定義しています。 |
|
特定の関係やつながりを持つ警察官 |
||
戦い、そしてある種の統合的な団結を形成するのです。」 ゆい。 デグチャレフ |
||
はシステムを次のように定義します。 |
||
物質オブジェクト (要素) の順序集合、体積 |
||
あらゆる接続（機械的、情報的）によって接続されており、 |
||
特定の目標を達成し、それを達成するために設計された |
||
最善の（可能な限り）方法で。」 この定義ではさらに |
||
システムには、要素、接続、操作という 3 つの主要コンポーネントがあります。 |
||
ション。 システムの重要な特徴は、それが作成されるか、 |
||
(人工システムではなく自然システムの場合) |
||
ある目標を達成すること。 つまり、ダイナミックな結果として、 |
||
システムの動作、特定のタスクが解決される |
||
最終的には機能の世界的な目標の達成につながります |
||
テーマは次のとおりです。「システムは達成するための手段である」 |
||
目標」と「システムは相互接続された要素のセットであり、 |
||
環境から隔離され、環境全体と相互作用するのです。」 |
||
当然のことながら、これら 2 つの定義は組み合わせて考慮する必要があります |
||
それらは互いに補完し合い、それぞれにおいて補完し合うため、全体性が生まれます。 |
||
焦点はシステムの特定の特性にあります。 |
複雑系に関するアイデアの定式化への最大の貢献
自動化システムの開発に関連してトピックが作成されました
定義。
自動化システムは、測定機器に基づいて作成されたソフトウェアとハードウェアの複合体として理解されます。
問題を解決するために設計されたノイとコンピューターテクノロジー
オブジェクトモデルの取得と使用に基づいてコテージを制御する
そのコントロール。 この定義では、自動的に
ポーズドシステムは人工的に作られたシステムです
人。 このようなシステムの場合、機能の最終状態または目標
フォーメーションは事前に設定されており、行動はそれを達成することを目的としています。
目標を設定します。 自動化システムの目的は、通常、選択された一連の制御自動化問題を解決することです。 技術的オブジェクトの動作。
自動化システムは部品 (技術的要素) の集合です。
科学的手段、数学的手法、実行者のチーム）、統合された組織全体を形成し、必要な一連の自動化問題に対するソリューションを時間内に所定の精度で提供します。
料金。 この定義により、次の要素の構成が明確になります。
システムが構築されるものです。 開発と機能にも注目してください。
システムの配給は、特定の状況を考慮して実行する必要があります。
制限。 言い換えれば、システムは特定の条件に従う必要があります。
最適性の要件。
文献で包括的な定義を探さないのは論理的だと思われます。複雑なシステムを分割しますが、システムの基本的な特性を指摘します。
それを包括的に特徴づけ、何らかの形で存在するもの
定義のさまざまな定式化で。 最初の重要な このシステムの利点は、システムを構成する要素と比較して、システムが新しい特性を持っているという事実にあります。 さらに、システムは単なる機械的な要素のセットではなく、目的を持ったものです。特定の構造と関係の形でのそれらの継続的な接続。 システムとは、要素が組織的に統合されたものです。 相互違反
通信はシステムの破壊につながります。
このシステムの 2 番目の特徴は、独自のシステムを持っていることです。
関係の概念~
電話番号 階層の 1 つのレベルでは、システム要素自体が
システムとは別のレベルでは、システムはより大きなシステムの要素です。 したがって、システムの定義は分類によって補足する必要があります。
カチオンと説明。
システム分類
システム分類へのアプローチは大きく異なる場合があります。
表示されるオブジェクトの種類別 - 技術的、生物学的、共同
シャルなど。
行動の性質による - 決定論的、確率論的、
決定の種類別- 開いた状態と閉じた状態。
構造と動作の複雑さによる- シンプルかつ複雑。
モデリングに使用された科学的方向性の種類によって~
科学研究 - 数学、物理、化学など。
組織の程度による - よく組織されている、不十分に組織されている~
組織的かつ自己組織的。
提示された分類タイプのいくつかを検討してみましょう。 決定論的システムとは、状態が次のようになるシステムです。
はその時点の状態によって一意に決定されます Bpe~
からの要素とシステムの移行を説明するメニューと法則
ある状態から別の状態へ。 決定論的システムのコンポーネントは、正確に既知の方法で相互作用します。 確定の例
機械式加算機は標準化されたシステムとして機能します。 口
ローラー上の対応する数字を新しくし、計算の順序を指定します
デバイスの動作の結果は明確に決定されます。 電卓が絶対的に信頼できると考えるのであれば、電卓についても同じことが言えます。
確率的または確率的システム- これらは、その動作が確率論の法則によって記述されるシステムです。 確率システムの場合、現在の状態と要素の相互接続の特性に関する知識だけでは、将来を予測するのに十分ではありません。 システムの動作を確実に把握します。 このようなシステムのために、私たちは
ある状態から別の状態への遷移にはさまざまな方向が考えられます
ギー、つまり、システム状態を変換するための一連のシナリオがあります
各シナリオには独自の確率が割り当てられます。
確率システムの例としては、pe~ ワークショップがあります。
電子機器や無線機器の設置。 peMOHによる注文リードタイム~
特定の製品は受け取った機器の量によって異なります~性質に応じて、商品到着前に修理を承ります
~ の数から、キュー内の各オブジェクトへのダメージ
サービスマンの資質や資格など
ゲームシステムとは、賢い選択をするシステムです
今後の彼の行動。 選択は状況の評価と提案された行動方針に基づいて行われ、以下に基づいて選択されます。
形成された基準と非公式の考慮事項を考慮する
異なる性質のもの。 これらの考慮事項は単なる指針となるだけです
人間。 ゲーム システムの例としては、何らかの作業を実行し、実行者として機能する組織が挙げられます。
ラ。 請負業者は顧客と関係を結びます。 興味が満たされました~
雇用主と顧客は対極にあります。 出演者は売ろうとしている
あなたの仕事ができるだけ有益になるように。 顧客は逆にノックダウンしようとしています
価格を設定し、あなたの利益を尊重してください。 彼らの間のこの取引では〜
試合状況がある。
この基準による分類は、他の多くのものと同様に条件付きです。
複雑系の特徴について。 彼女は異なることを許可します
特定のシステムが形成されたシステムに属するかどうかの解釈
クラス。 したがって、決定論的システムでは要素を見つけることができます。
確率性。 一方、決定論的なシステムは次のようになります。
状態から状態への遷移確率、それぞれ paB~
0 (遷移) と 1 (遷移が発生)。 まったく同じ：
確率システムは特殊なケースとして考えることができます
遊び心にあふれた、自然との遊びがあるとき。
次の分類記号: 開放系と閉鎖系
私たちは。 この基準に従って、分類システムは特徴付けられます。
外部環境とのさまざまな程度の相互作用。 O"":.カバーされました~
システムには外部環境とやり取りする機能があります
質量、エネルギー、情報。 クローズド (またはクローズド) システム
外部環境から隔離されています。 開放系と閉鎖系の違いは以下の範囲内で決定されると仮定します。
モデルの許容感度。
複雑さの度合いに応じて、システムは単純なものと複雑なものに分けられます。
新しくて非常に複雑です。 シンプルなシステムは小さいという特徴があります。
可能な状態の数があり、その動作は次のように簡単に説明できます。
1 つまたは別の数学モデルの枠組み内で。 複雑なOT~システム